Contractive Dynamical Imitation Policies for Efficient Out-of-Sample Recovery

📄 arXiv: 2412.07544v2 📥 PDF

作者: Amin Abyaneh, Mahrokh G. Boroujeni, Hsiu-Chin Lin, Giancarlo Ferrari-Trecate

分类: cs.LG, cs.RO, stat.ML

发布日期: 2024-12-10 (更新: 2025-03-26)

备注: International Conference on Learning Representations

💡 一句话要点

提出基于Contractive Dynamical Systems的模仿学习策略，提升OOS泛化能力。

🎯 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 Contractive Dynamical Systems 样本外泛化 机器人控制 循环平衡网络 耦合层 鲁棒性 无约束优化

📋 核心要点

  1. 模仿学习在样本外区域表现不佳，现有稳定动力系统方法忽略了瞬态行为。
  2. 论文提出基于Contractive Dynamical Systems的模仿学习策略，确保策略的收敛性和OOS恢复能力。
  3. 实验表明，该方法在机器人操作和导航任务中，显著提升了OOS性能。

📝 摘要（中文）

模仿学习是一种从专家行为中学习策略的数据驱动方法，但容易在样本外(OOS)区域产生不可靠的结果。以往依赖稳定动力系统的研究虽然保证了收敛到期望状态，但往往忽略了瞬态行为。我们提出了一个基于Contractive Dynamical Systems的策略学习框架，确保所有策略展开都收敛，不受扰动影响，从而实现高效的OOS恢复。通过利用循环平衡网络和耦合层，该策略结构保证了任何参数选择的收缩性，从而促进了无约束优化。我们还提供了最坏情况和预期损失的理论上限，以严格地建立我们的方法在部署中的可靠性。在模拟机器人操作和导航任务中，我们通过实验证明了OOS性能的显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决模仿学习中策略在样本外(Out-of-Sample, OOS)区域泛化能力差的问题。现有的模仿学习方法，即使能保证收敛到期望状态，也往往忽略了策略执行过程中的瞬态行为，导致在受到扰动时难以恢复到期望状态。因此，如何在模仿学习中设计出具有良好鲁棒性和OOS恢复能力的策略是一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用Contractive Dynamical Systems来建模模仿学习策略。Contractive Dynamical Systems具有良好的收敛性，能够保证策略在受到扰动后仍然能够快速恢复到期望状态。通过将策略建模为Contractive Dynamical Systems，可以有效地提升策略的鲁棒性和OOS泛化能力。

技术框架：论文提出的框架主要包含以下几个模块：1) 使用循环平衡网络(Recurrent Equilibrium Networks)和耦合层(Coupling Layers)来构建Contractive Dynamical Systems策略；2) 利用模仿学习算法（如行为克隆）从专家数据中学习策略参数；3) 通过无约束优化方法来训练策略，因为Contractive Dynamical Systems的结构保证了任何参数选择的收缩性。

关键创新：论文最重要的技术创新在于将Contractive Dynamical Systems引入到模仿学习中，并设计了一种基于循环平衡网络和耦合层的策略结构，该结构能够保证策略的收缩性，从而提升策略的鲁棒性和OOS泛化能力。与现有方法相比，该方法不仅关注策略的最终收敛状态，还关注策略执行过程中的瞬态行为，从而能够更好地应对环境扰动。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用循环平衡网络来建模动力系统，保证系统的稳定性；2) 使用耦合层来增强模型的表达能力，同时保持系统的收缩性；3) 使用无约束优化方法来训练策略，简化了训练过程；4) 提供了最坏情况和预期损失的理论上限，为方法的可靠性提供了理论保证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在模拟机器人操作和导航任务中，显著提升了OOS性能。与现有方法相比，该方法能够更快地恢复到期望状态，并且具有更强的抗扰动能力。具体的性能提升数据在论文中进行了详细的展示和分析，证明了该方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人控制、自动驾驶、无人机导航等领域。通过学习专家行为，机器人可以在复杂环境中实现自主操作和导航，并且具有良好的鲁棒性和容错能力。该方法能够提升机器人在未知环境中的适应性和可靠性，降低人工干预的需求，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Imitation learning is a data-driven approach to learning policies from expert behavior, but it is prone to unreliable outcomes in out-of-sample (OOS) regions. While previous research relying on stable dynamical systems guarantees convergence to a desired state, it often overlooks transient behavior. We propose a framework for learning policies modeled by contractive dynamical systems, ensuring that all policy rollouts converge regardless of perturbations, and in turn, enable efficient OOS recovery. By leveraging recurrent equilibrium networks and coupling layers, the policy structure guarantees contractivity for any parameter choice, which facilitates unconstrained optimization. We also provide theoretical upper bounds for worst-case and expected loss to rigorously establish the reliability of our method in deployment. Empirically, we demonstrate substantial OOS performance improvements for simulated robotic manipulation and navigation tasks.