Video-Enhanced Offline Reinforcement Learning: A Model-Based Approach

📄 arXiv: 2505.06482v2 📥 PDF

作者: Minting Pan, Yitao Zheng, Jiajian Li, Yunbo Wang, Xiaokang Yang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-05-10 (更新: 2025-05-17)

💡 一句话要点

提出视频增强离线强化学习以解决环境交互不足问题

🎯 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: 离线强化学习 视频数据 模型驱动 策略优化 机器人操作 自动驾驶 开放世界游戏

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法由于缺乏环境交互，导致次优行为和不准确的价值估计，限制了其应用效果。
  2. 本文提出的视频增强离线强化学习（VeoRL）通过构建基于视频数据的交互式世界模型，提升了策略优化的效果。
  3. VeoRL在多个视觉控制任务中表现出色，某些情况下性能提升超过100%，显示出其在实际应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

离线强化学习（RL）通过使用静态数据集进行策略优化，避免了广泛的现实世界探索带来的风险和成本。然而，由于缺乏环境交互，现有方法面临次优离线行为和不准确的价值估计问题。本文提出了一种模型驱动的方法——视频增强离线强化学习（VeoRL），该方法从多样化的、未标记的视频数据中构建交互式世界模型。通过模型驱动的行为指导，我们的方法将自然视频中的控制策略和物理动态的常识知识转移到目标领域的RL代理中。VeoRL在机器人操作、自动驾驶和开放世界视频游戏等视觉控制任务中实现了显著的性能提升（在某些情况下超过100%）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线强化学习中由于缺乏环境交互而导致的次优行为和不准确的价值估计问题。现有方法在利用静态数据集时，往往无法有效捕捉环境动态，影响学习效果。

核心思路：VeoRL的核心思路是利用多样化的未标记视频数据构建交互式世界模型，从而为RL代理提供更丰富的环境信息和行为指导。这种方法通过转移自然视频中的常识知识，增强了策略学习的效果。

技术框架：VeoRL的整体架构包括数据收集、模型构建和策略优化三个主要模块。首先，从网络上收集多样化的视频数据；其次，利用这些数据构建一个交互式的环境模型；最后，通过该模型进行策略优化和行为指导。

关键创新：VeoRL的主要创新在于将视频数据与模型驱动的强化学习相结合，形成了一种新的学习框架。这种方法与传统的离线RL方法相比，能够更好地利用环境信息，提升学习效果。

关键设计：在技术细节上，VeoRL采用了特定的损失函数来优化模型的准确性，并设计了适应性强的网络结构，以便更好地处理视频数据中的动态信息。

📊 实验亮点

VeoRL在多个视觉控制任务中展现出卓越的性能，某些情况下的性能提升超过100%。与基线方法相比，VeoRL显著提高了策略的有效性和环境适应能力，展示了其在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动驾驶和开放世界视频游戏等。通过提升离线强化学习的效果，VeoRL能够在这些领域中实现更高效的策略优化，降低探索成本，推动智能体在复杂环境中的应用和发展。未来，该方法可能会对自主系统的智能化水平产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Offline reinforcement learning (RL) enables policy optimization using static datasets, avoiding the risks and costs of extensive real-world exploration. However, it struggles with suboptimal offline behaviors and inaccurate value estimation due to the lack of environmental interaction. We present Video-Enhanced Offline RL (VeoRL), a model-based method that constructs an interactive world model from diverse, unlabeled video data readily available online. Leveraging model-based behavior guidance, our approach transfers commonsense knowledge of control policy and physical dynamics from natural videos to the RL agent within the target domain. VeoRL achieves substantial performance gains (over 100% in some cases) across visual control tasks in robotic manipulation, autonomous driving, and open-world video games.