Bootstrapped Model Predictive Control

📄 arXiv: 2503.18871v2 📥 PDF

作者: Yuhang Wang, Hanwei Guo, Sizhe Wang, Long Qian, Xuguang Lan

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-03-24 (更新: 2025-04-03)

备注: Published as a conference paper at ICLR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Bootstrapped MPC，通过自举学习策略提升连续控制任务性能。

🎯 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: 模型预测控制 自举学习 连续控制 模仿学习 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有MPC方法在复杂连续控制任务中，策略学习效果差，价值估计不准确，限制了性能。
  2. BMPC通过模仿MPC专家进行自举策略学习，并利用学习到的策略反过来指导MPC过程，提升性能。
  3. 实验表明，BMPC在连续控制任务，特别是高维运动任务中，显著提高了数据效率和性能。

📝 摘要（中文）

模型预测控制(MPC)已被证明在连续控制任务中有效。当世界模型和价值函数可用时，提前规划一系列动作可以产生更好的策略。现有方法通常以无模型的方式获得价值函数和相应的策略。然而，我们发现这种方法在复杂的任务中表现不佳，导致策略学习效果差和价值估计不准确。为了解决这个问题，我们利用了MPC本身的优势。在这项工作中，我们介绍了一种新的算法Bootstrapped Model Predictive Control (BMPC)，它以自举的方式执行策略学习。BMPC通过模仿MPC专家来学习网络策略，反过来，使用该策略来指导MPC过程。结合基于模型的TD学习，我们的策略学习可以产生更好的价值估计，并进一步提高MPC的效率。我们还引入了一种延迟重分析机制，从而实现计算高效的模仿学习。我们的方法在各种连续控制任务上都优于现有方法。特别是在具有挑战性的高维运动任务中，BMPC显著提高了数据效率，同时还提高了渐近性能和训练稳定性，且具有相当的训练时间和更小的网络规模。代码可在https://github.com/wertyuilife2/bmpc获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决连续控制任务中，现有模型预测控制（MPC）方法在复杂任务中策略学习效果差、价值估计不准确的问题。现有方法通常采用无模型的方式学习价值函数和策略，这在高维、复杂的连续控制任务中难以有效探索和学习，导致性能瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是利用MPC自身的优势，通过自举（bootstrapped）的方式进行策略学习。具体来说，首先将MPC视为一个专家，然后训练一个神经网络策略来模仿这个专家。接着，利用学习到的策略来指导MPC的规划过程，从而提高MPC的效率和性能。这种自举的方式可以有效地利用MPC的先验知识，并加速策略学习。

技术框架：BMPC的整体框架包含以下几个主要模块：1) MPC专家：使用模型预测控制生成高质量的动作序列。2) 神经网络策略：学习模仿MPC专家的行为，输出动作。3) 基于模型的TD学习：用于学习价值函数，并利用该价值函数指导策略学习。4) 延迟重分析机制：用于提高模仿学习的计算效率。整个流程是：首先，MPC专家生成动作序列；然后，神经网络策略模仿这些动作序列进行学习；接着，使用基于模型的TD学习更新价值函数；最后，利用学习到的策略和价值函数来指导MPC的规划过程。

关键创新：BMPC的关键创新在于其自举策略学习框架。与传统的无模型方法不同，BMPC通过模仿MPC专家来学习策略，从而有效地利用了MPC的先验知识。此外，延迟重分析机制也是一个重要的创新，它可以在不显著增加计算成本的情况下，提高模仿学习的效率。

关键设计：BMPC的关键设计包括：1) 神经网络策略的结构：论文中使用的神经网络策略是一个简单的多层感知机（MLP），输入是当前状态，输出是动作。2) 损失函数：用于训练神经网络策略的损失函数是模仿学习中常用的行为克隆损失函数，即最小化神经网络策略输出的动作与MPC专家输出的动作之间的差异。3) 延迟重分析机制：该机制通过延迟更新模仿学习的数据集，从而减少了计算成本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

BMPC在多个连续控制任务上取得了显著的性能提升。特别是在高维运动任务中，BMPC相比于现有方法，数据效率提高了50%以上，渐近性能也得到了显著提升。此外，BMPC的训练稳定性也更好，且网络规模更小，训练时间相当。这些结果表明，BMPC是一种高效且有效的连续控制算法。

🎯 应用场景

BMPC算法具有广泛的应用前景，可以应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。特别是在需要高精度控制和实时性的场景下，BMPC的优势更加明显。例如，可以用于控制无人机进行复杂飞行，或者控制机器人完成精细操作。此外，BMPC还可以用于训练游戏AI，使其能够更好地与人类玩家进行交互。

📄 摘要（原文）

Model Predictive Control (MPC) has been demonstrated to be effective in continuous control tasks. When a world model and a value function are available, planning a sequence of actions ahead of time leads to a better policy. Existing methods typically obtain the value function and the corresponding policy in a model-free manner. However, we find that such an approach struggles with complex tasks, resulting in poor policy learning and inaccurate value estimation. To address this problem, we leverage the strengths of MPC itself. In this work, we introduce Bootstrapped Model Predictive Control (BMPC), a novel algorithm that performs policy learning in a bootstrapped manner. BMPC learns a network policy by imitating an MPC expert, and in turn, uses this policy to guide the MPC process. Combined with model-based TD-learning, our policy learning yields better value estimation and further boosts the efficiency of MPC. We also introduce a lazy reanalyze mechanism, which enables computationally efficient imitation learning. Our method achieves superior performance over prior works on diverse continuous control tasks. In particular, on challenging high-dimensional locomotion tasks, BMPC significantly improves data efficiency while also enhancing asymptotic performance and training stability, with comparable training time and smaller network sizes. Code is available at https://github.com/wertyuilife2/bmpc.