编辑推荐：
在视觉强化学习（VRL）中，噪声环境导致智能体感知方差大。研究人员引入非微分模块定位状态空间，利用硬注意力模块和分层多智能体强化学习（MARL）训练。结果表明该方法可降低噪声影响，提升策略鲁棒性与可解释性，为 VRL 抗干扰提供新路径。
在人工智能与机器人技术飞速发展的今天，视觉强化学习（Visual Reinforcement Learning, VRL）作为连接感知与决策的核心技术，已在机器人控制、自动驾驶等领域展现出巨大潜力。然而，现实环境中普遍存在的噪声（如传感器干扰、背景变化等）成为制约其性能的关键瓶颈 —— 噪声会显著扩大智能体感知的状态空间方差，导致训练波动加剧、策略鲁棒性不足。更棘手的是，传统方法难以在高维视觉输入中有效过滤无关数据，使得智能体需耗费大量样本学习去噪，且策略的可解释性较差。如何让智能体在 “嘈杂” 的视觉世界中精准聚焦关键信息，成为视觉强化学习领域亟待突破的难题。
为攻克这一挑战，研究人员开展了视觉强化学习中噪声环境下状态空间定位的研究。论文发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。
研究团队采用的核心技术方法包括：
- 硬注意力模块定位：通过非微分的硬注意力机制从原始视觉输入中提取关键区域，生成类似视网膜的特征表示，迫使智能体聚焦任务相关信息。
- 分层多智能体强化学习（Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）：将定位策略与行为策略建模为分层多智能体系统，利用集中训练 - 分散执行（CTDE）机制协同优化，通过共享评论家网络计算 Q 值，引入延迟奖励增强定位策略合理性。
- 长短期记忆网络（LSTM）：用于融合定位状态序列，捕捉时间维度上的信息关联。
实验结果
4.1 仿真环境实验
在含噪声的仿真场景中，对比传统方法（如 Soft Attention、G-learning），该方法显著降低状态空间熵值，训练曲线波动更小。定位模块可使智能体忽略背景变化（如颜色干扰、杂物遮挡），专注目标区域（如红色标记点），策略收敛速度提升 30% 以上，抗干扰能力提升 45%。
4.2 消融实验
通过移除定位模块或替换为软注意力机制，发现策略鲁棒性显著下降，验证了硬注意力模块在噪声过滤中的不可替代性。同时，分层 MARL 架构相比独立训练策略，协作效率提升 28%，表明层级化协同对稳定训练的重要性。
4.3 机械臂真实场景实验
在带视觉传感器的机械臂控制任务中，该方法使机械臂在动态噪声环境（如光照变化、随机障碍物）中完成目标抓取的成功率从基线方法的 62% 提升至 89%。定位序列可视化结果显示，智能体可动态追踪目标区域，其决策依据（如关节角度调整的视觉锚点）具有明确可解释性。
结论与讨论
本研究首次将非微分定位模块与分层 MARL 结合，为视觉强化学习提供了一种高效的抗干扰解决方案。核心结论包括：
- 硬注意力定位可显式压缩状态空间，通过过滤噪声和无关数据，使策略更稳定且可解释（定位序列直接反映决策逻辑）。
- 分层 MARL 架构通过集中评估确保策略收敛，共享评论家网络与延迟奖励机制有效协调定位策略与行为策略，突破了非微分模块训练的技术瓶颈。
- 仿真与真实实验均证明，该方法在提升抗干扰能力（干扰下成功率提升 27%-54%）、样本效率（训练样本减少 40%）和可解释性方面具有显著优势，且模块可嵌入现有 VRL 模型（如 DQN、PPO）实现即插即用。
这项工作不仅为视觉强化学习在工业机器人、安防监控等噪声敏感场景的应用奠定了基础，更开辟了 “可解释强化学习” 的新研究方向 —— 通过定位模块的可视化，人类可直观理解智能体的决策逻辑，这对医疗机器人、自动驾驶等安全关键领域具有重要意义。未来研究可进一步探索多模态输入下的定位策略泛化性，以及与因果推理结合以提升长期决策能力。
