Reward-free World Models for Online Imitation Learning

📄 arXiv: 2410.14081v5 📥 PDF

作者: Shangzhe Li, Zhiao Huang, Hao Su

分类: cs.LG

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2025-05-11)

备注: ICML 2025; Code available at: https://github.com/TobyLeelsz/iqmpc

💡 一句话要点

提出基于无奖励世界模型的在线模仿学习方法，提升复杂任务性能

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

关键词: 模仿学习 世界模型 在线学习 逆强化学习 潜在空间

📋 核心要点

  1. 现有在线模仿学习方法难以处理高维输入和复杂动态的复杂任务。
  2. 该方法通过在潜在空间中学习无奖励世界模型，并结合逆软Q学习，提升了学习的稳定性和效率。
  3. 在DMControl、MyoSuite和ManiSkill2等基准测试中，该方法表现出优于现有方法的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的在线模仿学习方法，该方法利用无奖励的世界模型。该方法完全在潜在空间中学习环境动态，无需重建，从而实现高效准确的建模。我们采用逆软Q学习目标，在Q-策略空间中重新构建优化过程，以减轻传统奖励-策略空间优化带来的不稳定性。通过使用学习到的潜在动态模型和规划控制，我们的方法在具有高维观察或动作空间以及复杂动态的任务中始终如一地实现稳定、专家级的性能。我们在包括DMControl、MyoSuite和ManiSkill2在内的各种基准上评估了我们的方法，证明了与现有方法相比，具有卓越的经验性能。

🔬 方法详解

问题定义：在线模仿学习旨在让智能体从专家演示中学习策略，但现有方法在处理具有高维输入（例如图像）和复杂动力学的任务时面临挑战。传统的在线模仿学习方法通常直接在奖励-策略空间进行优化，这容易导致训练不稳定，尤其是在复杂环境中。此外，从高维原始观察中学习环境动态也十分困难。

核心思路：本文的核心思路是利用无奖励的世界模型来学习环境的潜在动态，并在该潜在空间中进行策略学习。通过在潜在空间中建模，可以降低维度并简化学习过程。此外，采用逆软Q学习目标，将优化过程转移到更稳定的Q-策略空间，从而避免了直接在奖励-策略空间优化带来的不稳定性。

技术框架：该方法包含以下主要模块：1) 潜在动态模型学习：使用编码器将高维观察映射到低维潜在空间，并学习潜在空间中的动态模型，该模型预测下一个潜在状态。2) 逆软Q学习：利用学习到的潜在动态模型，采用逆软Q学习目标来学习策略。该目标鼓励智能体学习与专家行为相似的策略，同时最大化熵，以提高探索能力。3) 规划控制：使用学习到的潜在动态模型和策略进行规划，生成控制动作。

关键创新：该方法最重要的创新点在于结合了无奖励世界模型和逆软Q学习，从而实现了更稳定和高效的在线模仿学习。与传统的在线模仿学习方法相比，该方法不需要显式的奖励函数，并且能够在潜在空间中学习动态，从而降低了学习的难度。此外，逆软Q学习的使用进一步提高了学习的稳定性。

关键设计：在潜在动态模型学习中，使用了变分自编码器（VAE）来学习潜在空间。动态模型通常是一个循环神经网络（RNN），例如LSTM或GRU。逆软Q学习的损失函数包括一个行为克隆项和一个熵正则化项。行为克隆项鼓励智能体学习与专家行为相似的策略，而熵正则化项鼓励智能体进行探索。在规划控制中，可以使用模型预测控制（MPC）或交叉熵方法（CEM）等算法来生成控制动作。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在DMControl、MyoSuite和ManiSkill2等多个基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在具有挑战性的MyoSuite任务中，该方法能够学习到复杂的肌肉控制策略，并达到接近专家水平的性能。与现有的在线模仿学习方法相比，该方法在稳定性和学习效率方面均有明显优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过模仿学习，机器人可以从人类专家的演示中学习复杂的运动技能，从而实现更智能、更自主的操作。在自动驾驶领域，该方法可以帮助车辆学习安全驾驶策略。在游戏AI领域，可以训练AI角色模仿人类玩家的行为，提高游戏的真实性和趣味性。

📄 摘要（原文）

Imitation learning (IL) enables agents to acquire skills directly from expert demonstrations, providing a compelling alternative to reinforcement learning. However, prior online IL approaches struggle with complex tasks characterized by high-dimensional inputs and complex dynamics. In this work, we propose a novel approach to online imitation learning that leverages reward-free world models. Our method learns environmental dynamics entirely in latent spaces without reconstruction, enabling efficient and accurate modeling. We adopt the inverse soft-Q learning objective, reformulating the optimization process in the Q-policy space to mitigate the instability associated with traditional optimization in the reward-policy space. By employing a learned latent dynamics model and planning for control, our approach consistently achieves stable, expert-level performance in tasks with high-dimensional observation or action spaces and intricate dynamics. We evaluate our method on a diverse set of benchmarks, including DMControl, MyoSuite, and ManiSkill2, demonstrating superior empirical performance compared to existing approaches.