Robust Visual Imitation Learning with Inverse Dynamics Representations
作者: Siyuan Li, Xun Wang, Rongchang Zuo, Kewu Sun, Lingfei Cui, Jishiyu Ding, Peng Liu, Zhe Ma
分类: cs.LG
发布日期: 2023-10-22
💡 一句话要点
提出逆动力学状态表示学习以解决模仿学习环境不一致问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 模仿学习 逆动力学 状态表示 奖励函数 视觉控制 鲁棒性 高维观测
📋 核心要点
- 现有模仿学习方法假设学习环境与专家环境一致，导致在环境不一致时性能下降。
- 本文提出通过逆动力学状态表示学习来对齐专家与学习环境，设计有效的奖励函数以衡量相似性。
- 实验表明，所提方法在多种视觉控制任务中接近专家性能，显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
模仿学习在解决复杂的序列决策问题上取得了显著成功。然而，现有方法通常假设学习策略的环境与收集专家数据集的环境相同，这在实际应用中往往不成立。为了解决这一挑战，本文提出了一种新颖的鲁棒模仿学习方法，通过逆动力学状态表示学习目标来对齐专家环境与学习环境。我们设计了一种有效的奖励函数，从行为数据和专家数据的元素级和轨迹级全面衡量相似性。实验结果表明，该方法在多种视觉扰动和视觉控制任务中表现出色，接近专家性能，并显著优于现有的视觉模仿学习和鲁棒模仿学习方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的问题是模仿学习中学习环境与专家环境不一致导致的性能下降。现有方法在面对高维图像观测时，无法有效应对这种环境差异。
核心思路：论文的核心思路是通过逆动力学状态表示学习来对齐不同环境，确保学习过程能够更好地利用专家数据。设计有效的奖励函数，全面评估行为数据与专家数据的相似性。
技术框架：整体架构包括逆动力学状态表示学习模块和奖励函数设计模块。首先，通过逆动力学学习获得抽象状态表示，然后利用该表示设计奖励函数，最后进行策略优化。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了逆动力学状态表示学习目标，使得模仿学习能够在环境不一致的情况下仍然有效。与传统方法相比，该方法在对齐专家与学习环境方面具有本质区别。
关键设计：在设计中，采用了多层神经网络来实现状态表示学习，损失函数结合了元素级和轨迹级相似性度量，确保了奖励函数的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在多种视觉控制任务中达到了接近专家的性能，且在面对视觉扰动时，性能提升幅度显著，超越了现有的视觉模仿学习和鲁棒模仿学习方法，展示了其优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏AI等需要模仿学习的场景。通过提高模仿学习的鲁棒性，可以在更复杂和动态的环境中实现更高效的决策，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Imitation learning (IL) has achieved considerable success in solving complex sequential decision-making problems. However, current IL methods mainly assume that the environment for learning policies is the same as the environment for collecting expert datasets. Therefore, these methods may fail to work when there are slight differences between the learning and expert environments, especially for challenging problems with high-dimensional image observations. However, in real-world scenarios, it is rare to have the chance to collect expert trajectories precisely in the target learning environment. To address this challenge, we propose a novel robust imitation learning approach, where we develop an inverse dynamics state representation learning objective to align the expert environment and the learning environment. With the abstract state representation, we design an effective reward function, which thoroughly measures the similarity between behavior data and expert data not only element-wise, but also from the trajectory level. We conduct extensive experiments to evaluate the proposed approach under various visual perturbations and in diverse visual control tasks. Our approach can achieve a near-expert performance in most environments, and significantly outperforms the state-of-the-art visual IL methods and robust IL methods.