Meta-Controller: Few-Shot Imitation of Unseen Embodiments and Tasks in Continuous Control
作者: Seongwoong Cho, Donggyun Kim, Jinwoo Lee, Seunghoon Hong
分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO
发布日期: 2024-12-10
备注: NeurIPS 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Meta-Controller以解决机器人任务与形态的少样本模仿问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 少样本学习 模仿学习 机器人控制 自适应系统 策略网络 跨任务泛化
📋 核心要点
- 现有的模块化策略学习方法在适应新机器人形态时，通常只能处理特定任务，缺乏跨任务的泛化能力。
- 本文提出了一种少样本行为克隆框架，能够同时对未见的机器人形态和任务进行泛化，利用少量无奖励演示进行学习。
- 在DeepMind控制套件中的实验表明，所提出的框架在少样本泛化能力上显著优于现有的模块化策略学习和少样本模仿学习方法。
📝 摘要（中文）
在自适应机器人系统中，跨机器人形态和任务的泛化至关重要。现有的模块化策略学习方法虽然能够适应新形态，但通常局限于特定任务，而少样本模仿学习方法往往专注于单一形态。本文提出了一种少样本行为克隆框架，旨在利用少量（例如五个）无奖励演示同时对未见形态和任务进行泛化。该框架利用联合级别的输入输出表示来统一异构形态的状态和动作空间，并采用一种新颖的结构-运动状态编码器，以捕捉所有形态之间的共享知识和特定于形态的知识。基于匹配的策略网络从少量演示中预测动作，生成一种对过拟合具有鲁棒性的自适应策略。在DeepMind控制套件中的评估表明，本文提出的框架在对未见形态和任务的少样本泛化方面优于模块化策略学习和少样本模仿学习方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决自适应机器人系统在面对新形态和任务时的泛化能力不足的问题。现有方法通常只能适应特定任务，导致在多样化环境中的应用受限。
核心思路：提出的框架通过少样本行为克隆，利用少量无奖励演示来同时学习不同形态和任务的策略，旨在提高泛化能力。
技术框架：整体架构包括联合级别的输入输出表示模块，用于统一异构形态的状态和动作空间，以及结构-运动状态编码器，捕捉共享和特定于形态的知识。最后，基于匹配的策略网络从演示中预测动作。
关键创新：最重要的创新在于结合了结构-运动状态编码器和匹配策略网络，使得模型能够有效地从少量演示中学习，克服了过拟合问题。
关键设计：在设计中，采用了参数化的状态编码器，确保能够捕捉到不同形态之间的共性和个性，同时在损失函数的选择上，注重对过拟合的控制。网络结构方面，匹配策略网络的设计使得从少量演示中提取信息的效率大大提高。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在DeepMind控制套件的实验中，Meta-Controller框架在对未见形态和任务的少样本泛化能力上表现优异，相较于模块化策略学习和少样本模仿学习方法，泛化性能提升幅度达到显著的水平，具体性能数据未提供。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能制造和人机协作等场景。通过提高机器人在不同任务和形态下的适应能力，可以显著提升其在复杂环境中的工作效率和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Generalizing across robot embodiments and tasks is crucial for adaptive robotic systems. Modular policy learning approaches adapt to new embodiments but are limited to specific tasks, while few-shot imitation learning (IL) approaches often focus on a single embodiment. In this paper, we introduce a few-shot behavior cloning framework to simultaneously generalize to unseen embodiments and tasks using a few (\emph{e.g.,} five) reward-free demonstrations. Our framework leverages a joint-level input-output representation to unify the state and action spaces of heterogeneous embodiments and employs a novel structure-motion state encoder that is parameterized to capture both shared knowledge across all embodiments and embodiment-specific knowledge. A matching-based policy network then predicts actions from a few demonstrations, producing an adaptive policy that is robust to over-fitting. Evaluated in the DeepMind Control suite, our framework termed \modelname{} demonstrates superior few-shot generalization to unseen embodiments and tasks over modular policy learning and few-shot IL approaches. Codes are available at \href{https://github.com/SeongwoongCho/meta-controller}{https://github.com/SeongwoongCho/meta-controller}.