Imitation Learning with Limited Actions via Diffusion Planners and Deep Koopman Controllers
作者: Jianxin Bi, Kelvin Lim, Kaiqi Chen, Yifei Huang, Harold Soh
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2024-10-10 (更新: 2025-03-25)
备注: Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025
💡 一句话要点
提出基于扩散规划器和Deep Koopman控制器的模仿学习方法，提升有限动作数据下的学习效率。
🎯 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 扩散模型 Deep Koopman算子 机器人控制 动作数据效率
📋 核心要点
- 基于扩散的机器人策略在模仿多模态行为方面表现出潜力，但通常需要大量带有动作标签的演示数据，数据收集负担重。
- 本文提出一种plan-then-control框架，利用Deep Koopman算子学习潜在动作表示，再通过线性解码器映射到真实动作，降低对动作标签数据的需求。
- 实验表明，该方法在模拟和真实机器人任务中，显著提高了动作数据效率，并在有限动作数据下实现了较高的任务成功率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种plan-then-control框架，旨在通过利用观测演示数据来提高逆动力学控制器的动作数据效率。具体而言，我们采用Deep Koopman算子框架来建模动力系统，并利用仅包含观测的轨迹来学习潜在的动作表示。然后，可以使用线性动作解码器将这种潜在表示有效地映射到真实的高维连续动作，从而只需要最少的动作标签数据。通过在模拟机器人操作任务和具有多模态专家演示的真实机器人实验中进行的实验，我们证明了我们的方法显著提高了动作数据效率，并在有限的动作数据下实现了高任务成功率。
🔬 方法详解
问题定义：现有的基于模仿学习的机器人控制方法，特别是基于扩散模型的策略，通常需要大量的带有动作标签的演示数据。这使得数据收集过程变得昂贵且耗时，限制了这些方法在实际机器人应用中的可行性。因此，需要一种能够在有限动作数据下有效学习的模仿学习方法。
核心思路：本文的核心思路是利用观测数据学习一个潜在的动作表示，然后使用少量的动作标签数据将该潜在表示映射到真实的机器人动作。通过将规划和控制解耦，并利用Deep Koopman算子建模动力系统，可以有效地利用观测数据学习到有用的状态表示，从而减少对动作标签数据的依赖。
技术框架：该方法采用一个plan-then-control框架。首先，使用扩散规划器生成轨迹规划。然后，利用Deep Koopman算子学习一个潜在的状态空间表示，该表示能够捕捉到动力系统的关键特征。接下来，使用观测数据学习一个从状态到潜在动作的映射。最后，使用少量的动作标签数据训练一个线性解码器，将潜在动作映射到真实的机器人动作。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用Deep Koopman算子学习潜在动作表示，从而将模仿学习问题分解为两个子问题：一个是学习状态表示，另一个是学习从状态到动作的映射。这种分解使得可以利用大量的观测数据来学习状态表示，从而减少对动作标签数据的需求。此外，使用线性解码器简化了潜在动作到真实动作的映射，进一步提高了动作数据效率。
关键设计：Deep Koopman算子使用深度神经网络来近似Koopman算子，从而能够处理高维状态空间。损失函数包括重构损失和预测损失，用于确保学习到的状态表示能够准确地重构原始状态，并能够预测未来的状态。线性解码器使用最小二乘法进行训练，以最小化潜在动作和真实动作之间的差异。扩散规划器使用标准的扩散模型训练方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在模拟机器人操作任务中，该方法在仅使用少量动作数据的情况下，实现了与使用大量动作数据的基线方法相当甚至更高的任务成功率。在真实机器人实验中，该方法成功地模仿了多模态专家演示，并实现了较高的任务成功率，验证了其在实际应用中的有效性。与传统模仿学习方法相比，该方法显著提高了动作数据效率。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，尤其是在数据收集成本高昂或难以获取大量带标签动作数据的场景下。例如，可以应用于复杂装配、医疗手术机器人、以及在资源受限环境中执行任务的机器人。该方法能够降低机器人学习的门槛，加速机器人在实际场景中的部署。
📄 摘要（原文）
Recent advances in diffusion-based robot policies have demonstrated significant potential in imitating multi-modal behaviors. However, these approaches typically require large quantities of demonstration data paired with corresponding robot action labels, creating a substantial data collection burden. In this work, we propose a plan-then-control framework aimed at improving the action-data efficiency of inverse dynamics controllers by leveraging observational demonstration data. Specifically, we adopt a Deep Koopman Operator framework to model the dynamical system and utilize observation-only trajectories to learn a latent action representation. This latent representation can then be effectively mapped to real high-dimensional continuous actions using a linear action decoder, requiring minimal action-labeled data. Through experiments on simulated robot manipulation tasks and a real robot experiment with multi-modal expert demonstrations, we demonstrate that our approach significantly enhances action-data efficiency and achieves high task success rates with limited action data.