Bridging the Resource Gap: Deploying Advanced Imitation Learning Models onto Affordable Embedded Platforms

📄 arXiv: 2411.11406v1 📥 PDF

作者: Haizhou Ge, Ruixiang Wang, Zhu-ang Xu, Hongrui Zhu, Ruichen Deng, Yuhang Dong, Zeyu Pang, Guyue Zhou, Junyu Zhang, Lu Shi

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-11-18

备注: Accepted by the 2024 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (IEEE ROBIO 2024)

💡 一句话要点

提出一种高效迁移方案，将先进模仿学习模型部署到低成本嵌入式平台

🎯 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: 模仿学习 模型压缩 边缘计算 机器人 嵌入式系统

📋 核心要点

  1. 现有先进模仿学习模型计算量大，难以直接部署在资源受限的嵌入式平台上。
  2. 提出一种包含模型压缩和异步并行优化的迁移流程，降低模型复杂度和提高运行效率。
  3. 实验表明，该流程能成功将大规模模仿学习模型部署到边缘设备，完成多种操作任务。

📝 摘要（中文）

先进的模仿学习，特别是使用Transformer等结构的模仿学习，在机器人技术中日益展现出优势。然而，将这些大规模模型部署到嵌入式平台仍然是一个主要的挑战。本文提出了一种流程，旨在促进先进模仿学习算法向边缘设备的迁移。该过程通过一种高效的模型压缩方法和一个实用的异步并行方法——具有丢弃动作的时间集成（TEDA）来实现，该方法增强了操作的平滑性。为了展示所提出流程的效率，大规模模仿学习模型在服务器上进行训练，然后部署在边缘设备上，以完成各种操作任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决将计算密集型、基于Transformer等结构的先进模仿学习模型部署到资源有限的嵌入式平台上的问题。现有方法要么无法满足边缘设备的资源约束，要么在部署后性能显著下降，难以保证机器人操作的流畅性和实时性。

核心思路：论文的核心思路是通过模型压缩降低模型大小和计算复杂度，并通过异步并行方法优化推理过程，从而实现在边缘设备上高效运行先进模仿学习模型。模型压缩减少了资源占用，异步并行方法则提高了推理速度和操作的平滑性。

技术框架：该流程包含两个主要阶段：1) 模型压缩阶段：在服务器上训练大规模模仿学习模型后，采用模型压缩技术减小模型体积，降低计算复杂度。2) 部署和优化阶段：将压缩后的模型部署到边缘设备上，并使用TEDA（Temporal Ensemble with Dropped Actions）方法进行异步并行优化，提高推理速度和操作平滑性。

关键创新：论文的关键创新在于结合了模型压缩和TEDA异步并行方法，形成一个完整的迁移流程。TEDA通过在时间维度上集成多个动作预测，并随机丢弃部分动作，来提高操作的平滑性和鲁棒性，这与传统的模型压缩方法形成了互补。

关键设计：TEDA方法的关键设计包括：1) 时间集成：利用过去一段时间内的动作预测来平滑当前动作的输出。2) 动作丢弃：随机丢弃部分动作，增加模型的鲁棒性，防止过拟合。具体的参数设置，如时间窗口大小、丢弃概率等，需要根据具体的任务和模型进行调整。损失函数通常采用模仿学习中常用的行为克隆损失或Dagger损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出流程的有效性，成功将大规模模仿学习模型部署到边缘设备上，并完成了多种操作任务。具体的性能数据（例如推理速度、操作成功率等）和与基线方法的对比结果（例如模型大小、计算复杂度等）在论文中进行了详细展示，证明了该流程在降低资源占用和提高操作平滑性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人自动化领域，例如工业机器人、服务机器人和无人机等。通过将先进的模仿学习模型部署到低成本的嵌入式平台上，可以降低机器人系统的开发和部署成本，提高机器人的智能化水平和自主性，使其能够更好地适应复杂多变的环境。

📄 摘要（原文）

Advanced imitation learning with structures like the transformer is increasingly demonstrating its advantages in robotics. However, deploying these large-scale models on embedded platforms remains a major challenge. In this paper, we propose a pipeline that facilitates the migration of advanced imitation learning algorithms to edge devices. The process is achieved via an efficient model compression method and a practical asynchronous parallel method Temporal Ensemble with Dropped Actions (TEDA) that enhances the smoothness of operations. To show the efficiency of the proposed pipeline, large-scale imitation learning models are trained on a server and deployed on an edge device to complete various manipulation tasks.