Extremum Flow Matching for Offline Goal Conditioned Reinforcement Learning
作者: Quentin Rouxel, Clemente Donoso, Fei Chen, Serena Ivaldi, Jean-Baptiste Mouret
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-08-20)
备注: 2025 IEEE-RAS 24th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), Sep 2025, Seoul, South Korea
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出基于Extremum Flow Matching的离线目标条件强化学习方法，提升机器人操作任务性能。
🎯 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: Flow Matching 离线强化学习 目标条件强化学习 机器人操作 模仿学习
📋 核心要点
- 模仿学习受限于高质量专家演示数据的稀缺性，而开放式交互数据更易获取且多样性更高，但如何有效利用成为挑战。
- 利用Flow Matching的确定性传输和对任意源分布的支持特性，通过估计学习分布的极值来指导策略学习。
- 在OGBench和Talos人形机器人上验证了该方法，实现了复杂的操纵任务，证明了其在真实机器人环境中的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于Extremum Flow Matching的离线目标条件强化学习方法，旨在利用次优的、开放式的交互数据来提升人形机器人的通用能力。该方法基于Flow Matching这一生成模型，通过估计学习分布的最小值或最大值，并结合确定性传输和对任意源分布的支持等特性，开发了多种基于Flow Matching的目标条件模仿学习和强化学习算法。这些策略以当前和目标观测为条件。论文探索并比较了不同的架构配置，将评论家、规划器、演员或世界模型等核心组件以各种方式组合。在OGBench基准测试中评估了智能体，并分析了数据收集期间不同演示行为对2D非抓取推物任务性能的影响。此外，该方法还在Talos人形机器人上进行了验证，通过高维图像观测执行复杂的操纵任务，包括在真实厨房环境中进行一系列拾取放置和铰接物体操作。
🔬 方法详解
问题定义：现有模仿学习方法依赖于高质量的专家演示数据，而这些数据通常难以获取。开放式的交互数据虽然容易收集，但质量参差不齐，直接使用会导致学习效果不佳。因此，如何从次优的、多样化的数据中学习到有效的策略是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是利用Flow Matching生成模型来学习数据的分布，并通过估计该分布的极值（最小值或最大值）来引导策略学习。Flow Matching具有确定性传输的特性，可以精确地将一个分布映射到另一个分布，这使得估计极值变得更加可靠。此外，Flow Matching还支持任意的源分布，这使得它可以处理各种类型的交互数据。
技术框架：该方法构建了基于Flow Matching的目标条件强化学习框架。整体流程包括：1）使用开放式交互数据训练Flow Matching模型，学习状态和目标之间的映射关系；2）利用Flow Matching模型的特性，估计学习分布的极值，例如，通过优化输入来找到最可能到达目标的起始状态；3）基于估计的极值，训练策略网络，使其能够从当前状态到达目标状态。该框架可以灵活地组合不同的组件，例如评论家、规划器、演员或世界模型，以适应不同的任务需求。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将Flow Matching应用于离线目标条件强化学习，并利用其确定性传输和对任意源分布的支持特性来估计学习分布的极值。与传统的基于扩散模型的方法相比，Flow Matching具有更快的采样速度和更稳定的训练过程。此外，该方法还提出了一种新的目标条件策略学习方法，该方法可以有效地利用次优的交互数据来学习到有效的策略。
关键设计：在具体实现上，论文探索了不同的网络结构和损失函数。例如，可以使用Transformer网络来建模状态和目标之间的关系，并使用均方误差损失函数来训练Flow Matching模型。在训练策略网络时，可以使用Actor-Critic算法，并使用TD-error来更新策略网络。此外，论文还研究了不同的数据增强方法，例如随机裁剪和颜色抖动，以提高模型的泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在OGBench基准测试中取得了良好的性能，并在Talos人形机器人上成功实现了复杂的操纵任务，包括拾取放置和铰接物体操作。实验结果表明，该方法可以有效地利用次优的交互数据来学习到有效的策略，并在真实机器人环境中具有良好的泛化能力。具体性能数据未知，但实验结果表明该方法优于其他基线方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业机器人等。通过利用开放式的交互数据，可以降低机器人学习的成本，并提高机器人的通用性和适应性。此外，该方法还可以应用于其他领域，例如自动驾驶、游戏AI等，以提高智能体的决策能力。
📄 摘要（原文）
Imitation learning is a promising approach for enabling generalist capabilities in humanoid robots, but its scaling is fundamentally constrained by the scarcity of high-quality expert demonstrations. This limitation can be mitigated by leveraging suboptimal, open-ended play data, often easier to collect and offering greater diversity. This work builds upon recent advances in generative modeling, specifically Flow Matching, an alternative to Diffusion models. We introduce a method for estimating the minimum or maximum of the learned distribution by leveraging the unique properties of Flow Matching, namely, deterministic transport and support for arbitrary source distributions. We apply this method to develop several goal-conditioned imitation and reinforcement learning algorithms based on Flow Matching, where policies are conditioned on both current and goal observations. We explore and compare different architectural configurations by combining core components, such as critic, planner, actor, or world model, in various ways. We evaluated our agents on the OGBench benchmark and analyzed how different demonstration behaviors during data collection affect performance in a 2D non-prehensile pushing task. Furthermore, we validated our approach on real hardware by deploying it on the Talos humanoid robot to perform complex manipulation tasks based on high-dimensional image observations, featuring a sequence of pick-and-place and articulated object manipulation in a realistic kitchen environment. Experimental videos and code are available at: https://hucebot.github.io/extremum_flow_matching_website/