Fourier Controller Networks for Real-Time Decision-Making in Embodied Learning

📄 arXiv: 2405.19885v2 📥 PDF

作者: Hengkai Tan, Songming Liu, Kai Ma, Chengyang Ying, Xingxing Zhang, Hang Su, Jun Zhu

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-05-30 (更新: 2024-06-05)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出傅里叶控制器网络FCNet，用于具身学习中机器人实时决策。

🎯 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: 具身学习 强化学习 频域分析 傅里叶变换 机器人控制

📋 核心要点

  1. Transformer在具身学习中存在数据效率低、推理延迟高等问题，限制了其在机器人实时决策中的应用。
  2. FCNet通过短时傅里叶变换提取频域特征，并利用频域插值编码时变信息，从而提升模型效率。
  3. 实验表明，FCNet在模拟和真实机器人环境中均优于Transformer，尤其在多环境机器人数据集上表现突出。

📝 摘要（中文）

Transformer在强化学习中展现了建模时变特征的潜力，从而在具身学习中获得通用的低级机器人策略。然而，它仍然存在数据效率低和推理延迟高的问题。本文从频域的角度研究这个问题。我们首先观察到机器人轨迹在频域中的能量密度主要集中在低频部分。然后，我们提出了傅里叶控制器网络（FCNet），一种新的网络，它使用短时傅里叶变换（STFT）通过频域插值提取和编码时变特征。为了实现实时决策，我们进一步在模型架构中采用FFT和滑动DFT方法，以实现并行训练和高效的循环推理。在模拟环境（例如，D4RL）和真实环境（例如，机器人运动）中的大量结果表明，FCNet相对于现有方法（如Transformer）具有显著的效率和有效性，例如，FCNet在各种规模（从190万到1.2亿）的多环境机器人数据集上优于Transformer。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身学习中，现有基于Transformer的强化学习方法在机器人实时决策时，数据效率低、推理延迟高的问题。Transformer虽然能够建模时变特征，但在实际应用中，训练需要大量数据，且推理速度较慢，难以满足实时性要求。

核心思路：论文的核心思路是利用机器人轨迹在频域中的能量主要集中在低频部分的特性，通过频域分析和处理来提取和编码时变特征。通过将时域信息转换到频域，可以更有效地表示和处理轨迹数据，从而提高数据效率和推理速度。

技术框架：FCNet的整体架构包括以下几个主要模块：1) 短时傅里叶变换（STFT）：用于将时域轨迹数据转换到频域。2) 频域插值：用于在频域中对特征进行插值，从而提取更丰富的时变信息。3) 傅里叶逆变换（IFFT）：将频域特征转换回时域，用于控制机器人。4) 并行训练与高效循环推理：采用FFT和滑动DFT方法，实现并行训练和高效的循环推理。

关键创新：FCNet的关键创新在于将频域分析引入到具身学习的机器人控制中。与传统的时域方法相比，FCNet能够更有效地提取和编码时变特征，从而提高数据效率和推理速度。此外，FCNet还采用了FFT和滑动DFT等技术，进一步优化了模型的训练和推理过程。

关键设计：FCNet的关键设计包括：1) STFT的窗口大小和步长：这些参数会影响频域特征的提取效果。2) 频域插值的方法：不同的插值方法会对模型的性能产生影响。3) FFT和滑动DFT的实现细节：这些细节会影响模型的训练和推理效率。论文中可能还涉及特定的损失函数设计，以优化模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FCNet在多个机器人数据集上进行了评估，包括D4RL等模拟环境和真实机器人环境。实验结果表明，FCNet在数据效率和推理速度方面均优于Transformer等现有方法。例如，在多环境机器人数据集上，FCNet的性能显著优于Transformer，尤其是在大规模数据集上，提升幅度更为明显。具体性能数据未知，但摘要强调了FCNet在不同规模数据集上的优越性。

🎯 应用场景

FCNet在机器人控制、自动驾驶、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于开发更高效、更智能的机器人控制系统，提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性。此外，FCNet还可以应用于自动驾驶车辆的轨迹规划和控制，以及虚拟现实环境中的角色动画控制。

📄 摘要（原文）

Transformer has shown promise in reinforcement learning to model time-varying features for obtaining generalized low-level robot policies on diverse robotics datasets in embodied learning. However, it still suffers from the issues of low data efficiency and high inference latency. In this paper, we propose to investigate the task from a new perspective of the frequency domain. We first observe that the energy density in the frequency domain of a robot's trajectory is mainly concentrated in the low-frequency part. Then, we present the Fourier Controller Network (FCNet), a new network that uses Short-Time Fourier Transform (STFT) to extract and encode time-varying features through frequency domain interpolation. In order to do real-time decision-making, we further adopt FFT and Sliding DFT methods in the model architecture to achieve parallel training and efficient recurrent inference. Extensive results in both simulated (e.g., D4RL) and real-world environments (e.g., robot locomotion) demonstrate FCNet's substantial efficiency and effectiveness over existing methods such as Transformer, e.g., FCNet outperforms Transformer on multi-environmental robotics datasets of all types of sizes (from 1.9M to 120M). The project page and code can be found https://thkkk.github.io/fcnet.