A Smooth Sea Never Made a Skilled SAILOR: Robust Imitation via Learning to Search

📄 arXiv: 2506.05294v2 📥 PDF

作者: Arnav Kumar Jain, Vibhakar Mohta, Subin Kim, Atiksh Bhardwaj, Juntao Ren, Yunhai Feng, Sanjiban Choudhury, Gokul Swamy

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-05 (更新: 2025-10-24)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SAILOR以解决行为克隆方法的局限性

🎯 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 行为克隆 学习搜索 世界模型 奖励模型 机器人操作 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有的行为克隆方法仅限于专家演示的状态，导致代理在遇到未见情况时无法恢复。
  2. 本文提出了学习搜索（L2S）的方法，通过构建世界模型和奖励模型，使代理能够在测试时规划以匹配专家结果。
  3. 实验结果显示，SAILOR在多个基准任务中表现优异，超越了基于BC的最先进方法，且在演示数量增加时仍保持性能优势。

📝 摘要（中文）

行为克隆（BC）方法在模仿学习中的根本局限在于，它仅教会代理在专家访问的状态下所做的事情。这意味着当BC代理犯错并脱离演示的支持时，它们往往不知道如何恢复。为此，本文探索了从专家演示中学习搜索（L2S），即学习在测试时规划以匹配专家结果所需的组件，包括世界模型和奖励模型。通过对算法和设计决策的细致消融，提出了SAILOR方法，能够在没有额外人类修正的情况下稳定且高效地学习恢复行为。实验表明，SAILOR在多个视觉操作任务中始终优于基于BC训练的最先进扩散策略，且在增加演示数量时仍保持显著性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决行为克隆（BC）方法在模仿学习中的局限性，特别是当代理脱离专家演示的支持时，缺乏恢复能力的问题。

核心思路：论文提出通过学习搜索（L2S）来增强代理的自主规划能力，使其能够在测试时即使犯错也能恢复并匹配专家的结果。

技术框架：SAILOR方法包括两个主要模块：世界模型和奖励模型。世界模型用于理解环境动态，而奖励模型则帮助代理评估其行为的有效性。

关键创新：SAILOR的创新在于通过结合世界模型和奖励模型，允许代理在未见状态下进行有效的恢复规划，这与传统的BC方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化模型的学习过程，并通过消融实验确定了各个组件的最佳组合，以实现稳定和高效的学习。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细的调优。

📊 实验亮点

实验结果表明，SAILOR在多个视觉操作任务中表现优于基于BC的最先进扩散策略，且在演示数量增加5-10倍的情况下，仍保持显著的性能提升，显示出其在识别细微失败和抵抗奖励操控方面的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动驾驶以及任何需要模仿学习的智能系统。通过提升代理在未知环境中的适应能力，SAILOR能够在实际应用中显著提高系统的鲁棒性和灵活性，未来可能对智能机器人和自动化系统的发展产生深远影响。

📄 摘要（原文）

The fundamental limitation of the behavioral cloning (BC) approach to imitation learning is that it only teaches an agent what the expert did at states the expert visited. This means that when a BC agent makes a mistake which takes them out of the support of the demonstrations, they often don't know how to recover from it. In this sense, BC is akin to giving the agent the fish -- giving them dense supervision across a narrow set of states -- rather than teaching them to fish: to be able to reason independently about achieving the expert's outcome even when faced with unseen situations at test-time. In response, we explore learning to search (L2S) from expert demonstrations, i.e. learning the components required to, at test time, plan to match expert outcomes, even after making a mistake. These include (1) a world model and (2) a reward model. We carefully ablate the set of algorithmic and design decisions required to combine these and other components for stable and sample/interaction-efficient learning of recovery behavior without additional human corrections. Across a dozen visual manipulation tasks from three benchmarks, our approach SAILOR consistently out-performs state-of-the-art Diffusion Policies trained via BC on the same data. Furthermore, scaling up the amount of demonstrations used for BC by 5-10x still leaves a performance gap. We find that SAILOR can identify nuanced failures and is robust to reward hacking. Our code is available at https://github.com/arnavkj1995/SAILOR .