A Framework for Few-Shot Policy Transfer through Observation Mapping and Behavior Cloning

📄 arXiv: 2310.08836v1 📥 PDF

作者: Yash Shukla, Bharat Kesari, Shivam Goel, Robert Wright, Jivko Sinapov

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-13

备注: Paper accepted to the IROS 2023 Conference

💡 一句话要点

提出一种框架以解决少样本策略迁移问题

🎯 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: 迁移学习 强化学习 行为克隆 生成对抗网络 机器人控制 少样本学习

📋 核心要点

  1. 现有的迁移学习方法通常假设源领域和目标领域在任务结构和物理属性上完全一致，这限制了其应用范围。
  2. 本文提出了一种新的框架，通过观察映射和行为克隆实现少样本策略迁移，利用GAN进行领域间的观察映射。
  3. 实验结果表明，该方法在有限的目标任务交互下成功迁移了行为策略，并且在源任务和目标任务语义不一致的情况下也表现良好。

📝 摘要（中文）

尽管强化学习在机器人应用中取得了进展，但由于交互成本高，许多任务仍然难以解决。迁移学习通过将源领域的知识转移到目标领域来减少训练时间。Sim2Real迁移帮助将知识从模拟机器人领域转移到物理目标领域。现有方法通常假设两个领域在任务结构和物理属性上完全对应。本文提出了一种通过观察映射和行为克隆实现少样本策略迁移的框架，利用生成对抗网络（GAN）和循环一致性损失来映射源领域和目标领域之间的观察，随后使用学习到的映射将成功的源任务行为策略克隆到目标领域。我们观察到在有限的目标任务交互下，成功实现了行为策略迁移，即使源任务和目标任务在语义上存在差异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在源领域和目标领域之间进行有效的策略迁移时，现有方法对任务结构和物理属性一致性的强假设，导致迁移效果不佳的问题。

核心思路：提出通过观察映射和行为克隆的方式，利用生成对抗网络（GAN）来学习源领域和目标领域之间的观察映射，从而实现策略的有效迁移。

技术框架：整体框架包括两个主要模块：观察映射模块和行为克隆模块。首先，使用GAN进行源领域和目标领域观察的映射；然后，利用学习到的映射克隆源领域的成功行为策略到目标领域。

关键创新：本研究的创新点在于引入了循环一致性损失，使得观察映射更加稳健，能够处理源任务和目标任务之间的语义差异，从而实现有效的策略迁移。

关键设计：在技术细节上，使用了生成对抗网络的标准架构，并结合循环一致性损失来优化映射过程，确保源领域和目标领域之间的观察能够有效对应。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在有限的目标任务交互下，本文提出的方法成功实现了行为策略的迁移，且在源任务和目标任务语义不一致的情况下，迁移效果依然良好，验证了方法的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和智能制造等领域，能够显著降低在真实环境中训练的成本和时间，提高机器人在复杂任务中的适应能力。未来，该框架有望推动更多领域的迁移学习研究，尤其是在数据稀缺的情况下。

📄 摘要（原文）

Despite recent progress in Reinforcement Learning for robotics applications, many tasks remain prohibitively difficult to solve because of the expensive interaction cost. Transfer learning helps reduce the training time in the target domain by transferring knowledge learned in a source domain. Sim2Real transfer helps transfer knowledge from a simulated robotic domain to a physical target domain. Knowledge transfer reduces the time required to train a task in the physical world, where the cost of interactions is high. However, most existing approaches assume exact correspondence in the task structure and the physical properties of the two domains. This work proposes a framework for Few-Shot Policy Transfer between two domains through Observation Mapping and Behavior Cloning. We use Generative Adversarial Networks (GANs) along with a cycle-consistency loss to map the observations between the source and target domains and later use this learned mapping to clone the successful source task behavior policy to the target domain. We observe successful behavior policy transfer with limited target task interactions and in cases where the source and target task are semantically dissimilar.