Imitation Learning from Observation through Optimal Transport

📄 arXiv: 2310.01632v2 📥 PDF

作者: Wei-Di Chang, Scott Fujimoto, David Meger, Gregory Dudek

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-02 (更新: 2024-10-03)

备注: Update to newest version, presented at RLC 2024

💡 一句话要点

提出基于最优传输的观察模仿学习方法以提升学习效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 观察模仿学习 最优传输 Wasserstein距离 强化学习 连续控制任务 专家级性能 奖励生成

📋 核心要点

  1. 现有的模仿学习方法通常依赖于复杂的模型和对抗学习，导致实现困难和效率低下。
  2. 本文提出了一种基于Wasserstein距离的奖励生成机制，简化了模仿学习的过程，无需额外的学习模型。
  3. 实验结果显示，该方法在多个连续控制任务中超越了现有技术，能够在有限观察下实现专家级表现。

📝 摘要（中文）

观察模仿学习（ILfO）是一种学习者仅通过观察数据模仿专家行为的设置，而不依赖于直接的示范动作。本文重新审视了最优传输在模仿学习中的应用，通过基于学习者和专家状态轨迹之间的Wasserstein距离生成奖励函数。我们展示了现有方法的简化版本，无需学习模型或对抗学习，且可与任何强化学习算法集成，适用于ILfO。实验结果表明，该方法在多种连续控制任务中表现优异，甚至在仅观察单条专家轨迹的情况下也能达到专家级性能，超越了现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决观察模仿学习中现有方法的复杂性和效率问题。现有方法通常需要学习模型或对抗学习，导致实现困难和性能限制。

核心思路：本研究提出通过最优传输理论，利用Wasserstein距离来生成奖励函数，从而简化模仿学习的过程。该方法不依赖于复杂的模型，能够直接与强化学习算法结合。

技术框架：整体架构包括状态轨迹的提取、Wasserstein距离的计算和奖励函数的生成。学习者通过观察专家的状态轨迹，计算与自身轨迹的距离，并基于此生成奖励。

关键创新：最重要的创新在于通过最优传输理论简化了奖励生成过程，使得模仿学习不再依赖于复杂的模型或对抗训练，提升了学习效率和适用性。

关键设计：在设计中，采用了Wasserstein距离作为奖励函数的核心，确保了奖励的有效性和稳定性。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考论文具体内容。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在多个连续控制任务中表现优异，超越了现有最先进的ILfO方法，能够在仅观察单条专家轨迹的情况下实现专家级性能，展示了显著的提升幅度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏AI等，能够在缺乏直接示范的情况下，通过观察专家行为进行高效学习。未来，该方法可能推动更广泛的模仿学习应用，提升智能体的学习能力和适应性。

📄 摘要（原文）

Imitation Learning from Observation (ILfO) is a setting in which a learner tries to imitate the behavior of an expert, using only observational data and without the direct guidance of demonstrated actions. In this paper, we re-examine optimal transport for IL, in which a reward is generated based on the Wasserstein distance between the state trajectories of the learner and expert. We show that existing methods can be simplified to generate a reward function without requiring learned models or adversarial learning. Unlike many other state-of-the-art methods, our approach can be integrated with any RL algorithm and is amenable to ILfO. We demonstrate the effectiveness of this simple approach on a variety of continuous control tasks and find that it surpasses the state of the art in the IlfO setting, achieving expert-level performance across a range of evaluation domains even when observing only a single expert trajectory without actions.