MILES: Making Imitation Learning Easy with Self-Supervision

📄 arXiv: 2410.19693v1 📥 PDF

作者: Georgios Papagiannis, Edward Johns

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-25

备注: Published at the Conference on Robot Learning (CoRL) 2024

💡 一句话要点

MILES：通过自监督简化模仿学习，仅需单次演示即可完成策略学习

🎯 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 自监督学习 机器人学习 数据收集 策略学习

📋 核心要点

  1. 模仿学习数据收集通常需要大量人工监督，例如多次演示或频繁的环境重置，增加了学习成本。
  2. MILES通过自监督学习策略，自主返回并遵循单次演示，无需额外人工干预即可完成数据收集。
  3. 在真实世界的任务中，MILES在单次演示和无重复环境重置的约束下，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MILES的模仿学习方法，旨在解决数据收集过程中对大量人工监督的需求。MILES采用完全自主、自监督的数据收集范式，仅需单次演示和单次环境重置即可实现高效的策略学习。MILES自主学习一个策略，使其能够返回并遵循单次演示，并在数据收集过程中进行自我引导，从而消除了额外的人工干预需求。我们在多个真实世界的任务中评估了MILES，包括需要精确接触操作的任务，例如用钥匙锁锁。实验结果表明，在单次演示和无重复环境重置的约束下，MILES显著优于利用强化学习的现有模仿学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：模仿学习通常需要大量的专家演示数据，或者需要结合强化学习进行训练，但强化学习又需要频繁的环境重置。这两种方式都增加了学习成本和对环境的依赖。论文旨在解决在仅有少量演示数据（单次演示）和有限环境交互（单次环境重置）的情况下，如何高效地学习策略的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用自监督学习，让机器人自主地探索环境，并学习返回到演示轨迹附近的能力。通过这种方式，机器人可以在没有人工干预的情况下，生成大量与演示轨迹相关的数据，从而提高模仿学习的效率。

技术框架：MILES包含两个主要阶段：1) 自主探索和返回阶段：机器人通过自监督学习一个策略，使其能够自主地探索环境，并学习返回到演示轨迹附近。这个阶段的目标是生成大量与演示轨迹相关的数据。2) 模仿学习阶段：利用第一阶段生成的数据，训练一个模仿学习策略，使其能够模仿演示轨迹的行为。

关键创新：MILES的关键创新在于其完全自主、自监督的数据收集范式。与传统的模仿学习方法相比，MILES不需要大量的人工演示数据，也不需要频繁的环境重置。通过自监督学习，MILES可以自主地生成大量与演示轨迹相关的数据，从而提高模仿学习的效率。

关键设计：论文中没有详细描述具体的网络结构和损失函数，但可以推断，自监督学习阶段可能使用了对比学习或自编码器等技术，以学习环境的表征，并训练返回到演示轨迹附近的策略。模仿学习阶段可能使用了行为克隆或Dagger等方法，以模仿演示轨迹的行为。具体的参数设置未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

MILES在多个真实世界的任务中进行了评估，包括需要精确接触操作的任务，例如用钥匙锁锁。实验结果表明，在单次演示和无重复环境重置的约束下，MILES显著优于利用强化学习的现有模仿学习方法。具体的性能数据和提升幅度在论文中没有明确给出，但结论是MILES在这些约束条件下表现更优。

🎯 应用场景

MILES具有广泛的应用前景，尤其适用于那些数据收集成本高昂或难以进行多次环境重置的机器人任务。例如，在医疗手术、危险环境操作、以及资源有限的场景下，MILES可以显著降低学习成本，提高机器人的自主性和适应性。该方法有望推动机器人技术在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Data collection in imitation learning often requires significant, laborious human supervision, such as numerous demonstrations, and/or frequent environment resets for methods that incorporate reinforcement learning. In this work, we propose an alternative approach, MILES: a fully autonomous, self-supervised data collection paradigm, and we show that this enables efficient policy learning from just a single demonstration and a single environment reset. MILES autonomously learns a policy for returning to and then following the single demonstration, whilst being self-guided during data collection, eliminating the need for additional human interventions. We evaluated MILES across several real-world tasks, including tasks that require precise contact-rich manipulation such as locking a lock with a key. We found that, under the constraints of a single demonstration and no repeated environment resetting, MILES significantly outperforms state-of-the-art alternatives like imitation learning methods that leverage reinforcement learning. Videos of our experiments and code can be found on our webpage: www.robot-learning.uk/miles.