Guided Data Augmentation for Offline Reinforcement Learning and Imitation Learning

📄 arXiv: 2310.18247v3 📥 PDF

作者: Nicholas E. Corrado, Yuxiao Qu, John U. Balis, Adam Labiosa, Josiah P. Hanna

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2023-10-27 (更新: 2024-08-08)

备注: RLC 2024

💡 一句话要点

提出引导数据增强方法以解决离线强化学习中的数据不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 离线强化学习 数据增强 人类指导 机器人控制 策略提取

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法通常依赖大量专家级数据，获取这些数据在实际应用中既困难又昂贵。
  2. 本文提出的引导数据增强（GuDA）方法通过人类指导来生成高质量的增强数据，从而提高学习效率。
  3. 实验结果表明，GuDA在多个任务中均优于随机数据增强和模型基础的数据增强策略，表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

在离线强化学习中，智能体仅依赖固定的数据集来解决任务。尽管离线强化学习在机器人控制策略学习上取得了一定成功，但通常需要大量专家级数据以实现有效的策略学习。现有的数据增强方法多采用随机方式，导致生成的增强数据质量低下。本文提出了引导数据增强（GuDA）框架，通过人类指导生成专家级增强数据，显著提高了学习效果。GuDA在物理机器人足球任务及多个模拟任务中进行了评估，结果表明其在小规模初始数据集上表现优于随机数据增强和基于模型的数据增强策略。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中对专家级数据的依赖问题。现有的数据增强方法多采用随机策略，导致生成的数据质量低下，影响学习效果。

核心思路：GuDA方法的核心在于通过人类指导来限制增强数据的生成空间，从而自动排除低质量的增强数据。用户能够识别出哪些增强轨迹段代表了任务完成的进展，这一特性被有效利用。

技术框架：GuDA框架包括数据增强模块和策略提取模块。数据增强模块负责生成专家级的增强数据，而策略提取模块则利用离线强化学习和行为克隆算法从增强数据中提取策略。

关键创新：GuDA的主要创新在于引入人类指导的概念，通过限制增强空间来提高数据质量，与传统随机数据增强方法形成鲜明对比。

关键设计：在GuDA中，设计了特定的用户交互机制，以便用户能够有效地反馈和指导数据增强过程。此外，采用了标准的离线强化学习算法和行为克隆技术来提取策略，确保了方法的实用性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GuDA在物理机器人足球任务及多个模拟任务中，能够在小规模初始数据集上实现显著的学习效果提升，相较于随机数据增强策略，性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。

🎯 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、游戏智能体等。通过提高离线强化学习的效率，GuDA能够在数据获取成本高昂的场景中，帮助智能体更快地学习有效策略，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

In offline reinforcement learning (RL), an RL agent learns to solve a task using only a fixed dataset of previously collected data. While offline RL has been successful in learning real-world robot control policies, it typically requires large amounts of expert-quality data to learn effective policies that generalize to out-of-distribution states. Unfortunately, such data is often difficult and expensive to acquire in real-world tasks. Several recent works have leveraged data augmentation (DA) to inexpensively generate additional data, but most DA works apply augmentations in a random fashion and ultimately produce highly suboptimal augmented experience. In this work, we propose Guided Data Augmentation (GuDA), a human-guided DA framework that generates expert-quality augmented data. The key insight behind GuDA is that while it may be difficult to demonstrate the sequence of actions required to produce expert data, a user can often easily characterize when an augmented trajectory segment represents progress toward task completion. Thus, a user can restrict the space of possible augmentations to automatically reject suboptimal augmented data. To extract a policy from GuDA, we use off-the-shelf offline reinforcement learning and behavior cloning algorithms. We evaluate GuDA on a physical robot soccer task as well as simulated D4RL navigation tasks, a simulated autonomous driving task, and a simulated soccer task. Empirically, GuDA enables learning given a small initial dataset of potentially suboptimal experience and outperforms a random DA strategy as well as a model-based DA strategy.