Gradient-based Planning with World Models

📄 arXiv: 2312.17227v1 📥 PDF

作者: Jyothir S, Siddhartha Jalagam, Yann LeCun, Vlad Sobal

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2023-12-28

💡 一句话要点

提出基于梯度的世界模型规划方法，提升在复杂环境中的控制性能。

🎯 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: 世界模型 模型预测控制 梯度优化 机器人规划 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有MPC算法在视觉世界模型中主要依赖无梯度优化，效率较低，难以充分利用模型的可微性。
  2. 论文提出一种基于梯度的MPC方法，直接利用世界模型的可微性进行规划，提高样本效率。
  3. 实验表明，该方法在样本效率方面与现有方法相当或更优，并提出混合模型进一步提升性能。

📝 摘要（中文）

人工智能领域长期存在的挑战是如何控制系统以实现期望的行为。对于由简单动力学方程控制的系统，线性二次调节(LQR)等方法非常有效。然而，大多数现实世界的任务需要通用的问题解决器，这就需要其动力学不能用简单方程描述的世界模型，因此这些模型必须使用神经网络从数据中学习。传统上，为视觉世界模型设计的多数模型预测控制(MPC)算法采用无梯度、基于种群的优化方法，如交叉熵和模型预测路径积分(MPPI)进行规划。本文探索了一种基于梯度的替代方案，充分利用了世界模型的可微性。研究对该方法与其他基于MPC的替代方案以及基于策略的算法进行了比较分析。在样本效率方面，该方法在大多数任务中实现了与替代方法相当或更优越的性能。此外，还引入了一种混合模型，该模型结合了策略网络和基于梯度的MPC，其性能优于纯粹基于策略的方法，从而为在复杂现实世界任务中使用基于梯度的世界模型规划带来了希望。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决复杂动态环境下，利用世界模型进行高效规划的问题。现有基于模型预测控制（MPC）的方法，特别是应用于视觉世界模型时，通常采用无梯度优化算法（如交叉熵、MPPI），这些方法样本效率较低，且未能充分利用神经网络世界模型的可微性。

核心思路：论文的核心思路是利用世界模型的可微性，直接通过梯度下降优化控制序列，从而实现更高效的规划。通过计算损失函数关于控制输入的梯度，可以更精确地指导控制序列的更新方向，提高样本利用率。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1）世界模型：使用神经网络学习环境的动态特性，预测给定状态和控制输入下的下一个状态。2）梯度优化器：利用世界模型提供的梯度信息，迭代优化控制序列，以最小化定义的损失函数。3）损失函数：衡量预测轨迹与期望目标之间的差距，例如目标位置的距离、轨迹的平滑性等。4）混合模型：结合策略网络和梯度MPC，策略网络提供初始控制序列，梯度MPC进行优化。

关键创新：最重要的创新点在于将梯度优化引入到基于世界模型的MPC中。与传统的无梯度方法相比，该方法能够更有效地利用世界模型的信息，提高规划的效率和精度。此外，混合模型的设计也提供了一种结合策略学习和模型预测控制的有效途径。

关键设计：关键设计包括：1）损失函数的设计，需要平衡目标达成和轨迹平滑性。2）梯度优化器的选择，例如Adam等自适应学习率的优化器。3）世界模型的网络结构，需要保证模型的可微性和预测精度。4）混合模型中策略网络的训练方式，以及策略网络和梯度MPC之间的协调机制。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于梯度的MPC方法在多个任务中取得了与现有方法相当或更优越的性能。特别是在样本效率方面，该方法表现出色。此外，混合模型进一步提升了性能，表明结合策略学习和模型预测控制具有潜力。具体性能数据未知，但整体趋势表明该方法具有竞争力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。通过学习环境动态模型并利用梯度优化进行规划，可以使智能体在复杂环境中更有效地完成任务。该方法在样本效率方面的优势，使其在数据获取成本较高的场景中具有重要价值，例如真实机器人实验。

📄 摘要（原文）

The enduring challenge in the field of artificial intelligence has been the control of systems to achieve desired behaviours. While for systems governed by straightforward dynamics equations, methods like Linear Quadratic Regulation (LQR) have historically proven highly effective, most real-world tasks, which require a general problem-solver, demand world models with dynamics that cannot be easily described by simple equations. Consequently, these models must be learned from data using neural networks. Most model predictive control (MPC) algorithms designed for visual world models have traditionally explored gradient-free population-based optimisation methods, such as Cross Entropy and Model Predictive Path Integral (MPPI) for planning. However, we present an exploration of a gradient-based alternative that fully leverages the differentiability of the world model. In our study, we conduct a comparative analysis between our method and other MPC-based alternatives, as well as policy-based algorithms. In a sample-efficient setting, our method achieves on par or superior performance compared to the alternative approaches in most tasks. Additionally, we introduce a hybrid model that combines policy networks and gradient-based MPC, which outperforms pure policy based methods thereby holding promise for Gradient-based planning with world models in complex real-world tasks.