Consistency Trajectory Planning: High-Quality and Efficient Trajectory Optimization for Offline Model-Based Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2507.09534v1 📥 PDF

作者: Guanquan Wang, Takuya Hiraoka, Yoshimasa Tsuruoka

分类: cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-07-13

💡 一句话要点

CTP：基于离线模型强化学习的高效高质量轨迹优化方法

🎯 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)

关键词: 离线强化学习 轨迹规划 扩散模型 一致性轨迹模型 模型强化学习

📋 核心要点

  1. 现有基于扩散模型的轨迹规划方法计算成本高昂，限制了其在实际场景中的应用。
  2. CTP通过一致性轨迹模型，实现单步轨迹生成，显著降低计算复杂度，同时保持策略质量。
  3. 实验表明，CTP在D4RL基准测试中优于现有扩散模型方法，并在推理速度上实现了显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一致性轨迹规划（CTP），这是一种新颖的离线模型强化学习方法，它利用最近提出的一致性轨迹模型（CTM）进行高效的轨迹优化。虽然先前将扩散模型应用于规划的工作已经展示了强大的性能，但由于迭代采样过程，它通常遭受高计算成本。CTP支持快速的单步轨迹生成，而不会显著降低策略质量。我们在D4RL基准上评估CTP，结果表明，在长时程、目标条件任务中，CTP始终优于现有的基于扩散的规划方法。值得注意的是，CTP实现了更高的归一化回报，同时使用的去噪步骤显著减少。特别地，CTP实现了可比的性能，同时推理时间加速超过120倍，证明了其在高性能、低延迟离线规划中的实用性和有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决离线模型强化学习中，基于扩散模型的轨迹规划方法计算复杂度高、推理速度慢的问题。现有方法需要迭代采样，导致计算成本高昂，难以满足实际应用的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用一致性轨迹模型（CTM），直接预测高质量的轨迹，避免了迭代采样过程。CTM通过学习轨迹分布的一致性，能够一步生成满足约束和目标的最优轨迹。

技术框架：CTP方法主要包含以下几个阶段：1) 使用离线数据集训练一致性轨迹模型（CTM）；2) 给定初始状态和目标，CTM直接生成轨迹；3) 使用生成的轨迹作为策略，与环境交互或进行评估。整体框架简洁高效，避免了复杂的迭代优化过程。

关键创新：CTP的关键创新在于利用一致性轨迹模型进行单步轨迹生成。与传统的基于扩散模型的规划方法相比，CTP无需迭代采样，显著降低了计算复杂度，提高了推理速度。CTM的学习目标是轨迹分布的一致性，这使得模型能够生成高质量的轨迹。

关键设计：CTM的具体实现细节未知，但可以推测其可能包含以下设计：1) 使用Transformer或其他序列模型作为骨干网络，用于学习轨迹的表示；2) 设计一致性损失函数，鼓励模型生成的轨迹与真实轨迹分布一致；3) 采用合适的采样策略，保证生成轨迹的多样性和质量。具体的参数设置和网络结构可能需要根据具体任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CTP在D4RL基准测试中取得了显著的成果。与现有的基于扩散的规划方法相比，CTP在长时程、目标条件任务中表现更优，实现了更高的归一化回报。更重要的是，CTP在推理速度上实现了超过120倍的加速，同时保持了可比的性能，充分证明了其高效性和实用性。

🎯 应用场景

CTP具有广泛的应用前景，例如机器人运动规划、自动驾驶、游戏AI等领域。其高效的轨迹生成能力使其能够应用于需要快速响应和低延迟的场景。此外，CTP的离线学习特性使其能够利用大量离线数据进行训练，从而提高策略的性能和泛化能力。未来，CTP有望成为一种重要的离线强化学习方法，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

This paper introduces Consistency Trajectory Planning (CTP), a novel offline model-based reinforcement learning method that leverages the recently proposed Consistency Trajectory Model (CTM) for efficient trajectory optimization. While prior work applying diffusion models to planning has demonstrated strong performance, it often suffers from high computational costs due to iterative sampling procedures. CTP supports fast, single-step trajectory generation without significant degradation in policy quality. We evaluate CTP on the D4RL benchmark and show that it consistently outperforms existing diffusion-based planning methods in long-horizon, goal-conditioned tasks. Notably, CTP achieves higher normalized returns while using significantly fewer denoising steps. In particular, CTP achieves comparable performance with over $120\times$ speedup in inference time, demonstrating its practicality and effectiveness for high-performance, low-latency offline planning.