Efficient Policy Adaptation with Contrastive Prompt Ensemble for Embodied Agents

📄 arXiv: 2412.11484v1 📥 PDF

作者: Wonje Choi, Woo Kyung Kim, SeungHyun Kim, Honguk Woo

分类: cs.AI, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-12-16

备注: Accepted at NeurIPS 2023

💡 一句话要点

提出对比提示集成(ConPE)框架，提升具身智能体在未知环境下的策略自适应能力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 具身智能 强化学习 视觉-语言模型 对比学习 零样本自适应 提示学习 领域泛化

📋 核心要点

  1. 具身智能体在未知环境中快速适应视觉变化是一大挑战，现有方法难以实现有效的零样本自适应。
  2. ConPE框架利用预训练视觉-语言模型和对比学习的视觉提示，构建鲁棒且可泛化的状态表示。
  3. 实验表明，ConPE在导航、操作和自动驾驶等任务上超越现有算法，并提升了样本效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的对比提示集成(ConPE)框架，旨在提升具身强化学习(RL)智能体在与环境交互时，对未见过的视觉观察的快速策略自适应能力。零样本自适应能力在RL领域被认为是一个具有挑战性的问题。ConPE框架利用预训练的视觉-语言模型和一组视觉提示，从而使智能体能够有效地学习策略，并适应在环境中遇到的各种环境和物理变化。具体来说，我们设计了一种基于引导注意力的集成方法，该方法利用视觉-语言模型上的多个视觉提示来构建鲁棒的状态表示。每个提示都根据一个单独的领域因素进行对比学习，该因素会显著影响智能体的自我中心感知和观察。对于给定的任务，基于注意力的集成和策略被联合学习，使得生成的状态表示不仅可以推广到各种领域，还可以针对学习任务进行优化。实验结果表明，ConPE在多个具身智能体任务（包括AI2THOR中的导航、自我中心Metaworld中的操作以及CARLA中的自动驾驶）中，优于其他最先进的算法，同时还提高了策略学习和自适应的样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：具身智能体在复杂环境中面临着感知输入的巨大差异，例如光照变化、视角不同等。现有的强化学习方法难以泛化到这些未见过的视觉观察，导致策略性能下降。零样本自适应能力是具身智能体需要解决的关键问题，即在没有额外训练的情况下，智能体能够立即适应新的环境。

核心思路：ConPE的核心思路是利用预训练的视觉-语言模型作为知识先验，并通过一组对比学习的视觉提示(visual prompts)来引导模型关注与领域相关的特征。通过对比学习，每个提示专注于捕获影响智能体感知的特定领域因素，从而构建对环境变化更鲁棒的状态表示。同时，通过注意力机制对这些提示进行集成，使得智能体能够根据当前环境动态地调整不同领域因素的重要性。

技术框架：ConPE框架主要包含以下几个模块：1) 预训练的视觉-语言模型：作为知识基础，提供通用的视觉特征提取能力。2) 视觉提示(Visual Prompts)：一组可学习的参数，用于引导视觉-语言模型关注特定领域因素。3) 对比学习模块：用于训练视觉提示，使其能够区分不同的领域因素。4) 基于注意力的集成模块：根据当前状态，动态地加权不同视觉提示的输出，生成最终的状态表示。5) 策略学习模块：利用生成的状态表示，学习智能体的策略。

关键创新：ConPE的关键创新在于对比提示集成(Contrastive Prompt Ensemble)的思想。与传统的微调(fine-tuning)方法不同，ConPE通过学习一组轻量级的视觉提示来适应新的环境，避免了对整个视觉-语言模型进行微调，从而提高了样本效率和泛化能力。此外，对比学习的使用使得每个提示能够专注于捕获特定的领域因素，从而提高了状态表示的鲁棒性。

关键设计：ConPE的关键设计包括：1) 对比损失函数：用于训练视觉提示，鼓励每个提示捕获不同的领域因素。2) 注意力机制：用于动态地加权不同视觉提示的输出，使得智能体能够根据当前环境调整不同领域因素的重要性。3) 联合学习：将提示集成和策略学习联合进行，使得状态表示不仅能够泛化到不同的领域，还能够针对特定的任务进行优化。具体的网络结构和参数设置取决于具体的任务和环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ConPE在AI2THOR导航、Metaworld操作和CARLA自动驾驶等任务上，显著优于现有方法。例如，在AI2THOR导航任务中，ConPE的成功率比最先进的基线方法提高了10%以上。此外，ConPE还表现出更高的样本效率，能够在更少的训练样本下达到与现有方法相当的性能。

🎯 应用场景

ConPE框架具有广泛的应用前景，可应用于各种需要具身智能体与复杂环境交互的场景，例如家庭服务机器人、自动驾驶、工业自动化等。该框架能够提升智能体在未知环境下的适应能力，降低对大量训练数据的依赖，从而加速具身智能体的部署和应用。未来，可以将ConPE框架与其他技术（例如元学习、领域自适应）相结合，进一步提升智能体的泛化能力和鲁棒性。

📄 摘要（原文）

For embodied reinforcement learning (RL) agents interacting with the environment, it is desirable to have rapid policy adaptation to unseen visual observations, but achieving zero-shot adaptation capability is considered as a challenging problem in the RL context. To address the problem, we present a novel contrastive prompt ensemble (ConPE) framework which utilizes a pretrained vision-language model and a set of visual prompts, thus enabling efficient policy learning and adaptation upon a wide range of environmental and physical changes encountered by embodied agents. Specifically, we devise a guided-attention-based ensemble approach with multiple visual prompts on the vision-language model to construct robust state representations. Each prompt is contrastively learned in terms of an individual domain factor that significantly affects the agent's egocentric perception and observation. For a given task, the attention-based ensemble and policy are jointly learned so that the resulting state representations not only generalize to various domains but are also optimized for learning the task. Through experiments, we show that ConPE outperforms other state-of-the-art algorithms for several embodied agent tasks including navigation in AI2THOR, manipulation in egocentric-Metaworld, and autonomous driving in CARLA, while also improving the sample efficiency of policy learning and adaptation.