Offline Policy Learning via Skill-step Abstraction for Long-horizon Goal-Conditioned Tasks

📄 arXiv: 2408.11300v1 📥 PDF

作者: Donghoon Kim, Minjong Yoo, Honguk Woo

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-08-21

备注: 9 pages, 4 figures, International Joint Conference on Artificial Intelligence 2024, Published version

💡 一句话要点

提出GLvSA框架，通过技能步抽象进行离线策略学习，解决长程目标条件任务。

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

关键词: 离线策略学习 目标条件任务 技能步抽象 长程任务 分层策略 机器人操作 强化学习

📋 核心要点

  1. 长程目标条件策略学习面临奖励稀疏性问题，现有方法难以有效探索。
  2. GLvSA框架通过离线技能学习和技能步抽象，将长程目标分解为与技能对齐的短期目标序列。
  3. 实验表明，GLvSA在长程目标任务上表现优异，实现了高效的零样本和少样本自适应。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“基于技能步抽象的离线目标条件策略学习”（GLvSA）的框架，专门用于解决受目标分布偏移影响的长程目标条件任务。该框架的核心思想是在离线环境中，结合技能步抽象的增量建模，逐步学习目标条件策略。论文还设计了一种目标条件策略分层结构，不仅加速了框架内的策略学习，还实现了策略的参数高效微调。通过迷宫和Franka厨房环境的实验，证明了GLvSA框架在适应各种长程目标方面的优越性和效率，在零样本和少样本自适应性能方面优于现有的目标条件策略学习和基于技能的方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长程目标条件任务中，由于奖励稀疏性导致策略学习困难的问题。现有方法在面对长程任务时，难以有效探索状态空间，导致学习效率低下，并且容易受到目标分布偏移的影响。

核心思路：论文的核心思路是利用离线数据学习技能，并将长程目标分解为一系列与技能对齐的短期目标（技能步）。通过这种技能步抽象，将复杂的长程任务转化为更容易学习的短期任务序列，从而克服奖励稀疏性问题。

技术框架：GLvSA框架包含以下主要模块：1) 离线技能学习：从离线数据中学习一组技能；2) 技能步抽象：将长程目标分解为技能步序列，每个技能步对应一个短期目标；3) 目标条件策略学习：基于技能步序列，学习目标条件策略；4) 策略分层结构：设计一种分层策略结构，加速策略学习并提高参数利用率。整个流程是在离线环境下进行的，无需在线探索。

关键创新：论文的关键创新在于提出了技能步抽象的概念，将长程目标分解为与技能对齐的短期目标序列。这种分解方式有效地利用了离线数据中的信息，降低了策略学习的难度。此外，分层策略结构也提高了学习效率和参数利用率。

关键设计：论文中，技能学习可以使用各种离线技能发现算法。技能步抽象的具体实现方式未知，可能涉及聚类、序列建模等技术。目标条件策略的学习可以使用各种离线强化学习算法，例如Behavior Cloning、CQL等。分层策略结构的具体网络结构和训练方式也未知，但其目的是加速学习和提高参数效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，GLvSA框架在迷宫和Franka厨房环境中均取得了显著的性能提升。在零样本和少样本自适应方面，GLvSA优于现有的目标条件策略学习和基于技能的方法。具体性能数据未知，但论文强调了GLvSA在适应各种长程目标方面的优越性和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、游戏AI、自动驾驶等领域。例如，在机器人操作中，可以利用离线数据学习机器人的基本操作技能，然后通过技能步抽象，使机器人能够完成复杂的装配、导航等任务。该方法可以降低机器人学习的成本，提高其适应性和泛化能力，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Goal-conditioned (GC) policy learning often faces a challenge arising from the sparsity of rewards, when confronting long-horizon goals. To address the challenge, we explore skill-based GC policy learning in offline settings, where skills are acquired from existing data and long-horizon goals are decomposed into sequences of near-term goals that align with these skills. Specifically, we present an `offline GC policy learning via skill-step abstraction' framework (GLvSA) tailored for tackling long-horizon GC tasks affected by goal distribution shifts. In the framework, a GC policy is progressively learned offline in conjunction with the incremental modeling of skill-step abstractions on the data. We also devise a GC policy hierarchy that not only accelerates GC policy learning within the framework but also allows for parameter-efficient fine-tuning of the policy. Through experiments with the maze and Franka kitchen environments, we demonstrate the superiority and efficiency of our GLvSA framework in adapting GC policies to a wide range of long-horizon goals. The framework achieves competitive zero-shot and few-shot adaptation performance, outperforming existing GC policy learning and skill-based methods.