SAIL: Faster-than-Demonstration Execution of Imitation Learning Policies
作者: Nadun Ranawaka Arachchige, Zhenyang Chen, Wonsuhk Jung, Woo Chul Shin, Rohan Bansal, Pierre Barroso, Yu Hang He, Yingyang Celine Lin, Benjamin Joffe, Shreyas Kousik, Danfei Xu
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-06-13 (更新: 2025-09-08)
备注: The first two authors contributed equally. Accepted to CoRL 2025
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出SAIL以解决模仿学习策略执行速度限制问题
🎯 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: 模仿学习 速度适应 机器人操作 工业自动化 任务执行效率
📋 核心要点
- 现有的模仿学习策略在执行速度上受到限制，无法实现比演示更快的任务执行，影响了机器人系统的效率。
- 本文提出SAIL系统，通过四个关键组件实现模仿学习策略的速度适应，解决了速度限制问题。
- 实验结果显示，SAIL在模拟环境中实现了最高4倍的速度提升，在真实环境中实现了3.2倍的速度提升。
📝 摘要（中文）
离线模仿学习（IL）方法如行为克隆在获取复杂的机器人操作技能方面有效。然而，现有的IL训练策略只能以演示数据中的速度执行任务，这限制了机器人系统的任务吞吐量，尤其在工业自动化等应用中至关重要。本文引入并形式化了实现比演示更快执行视觉运动策略的新问题，并识别了机器人动力学和状态-动作分布变化的基本挑战。我们将关键见解实例化为SAIL（模仿学习的速度适应），这是一个集成四个紧密相关组件的全栈系统：1）保持一致性的动作推断算法以实现高速度下的平滑运动，2）高保真度跟踪控制器不变的运动目标，3）自适应速度调节，根据运动复杂性动态调整执行速度，4）动作调度以处理现实世界系统延迟。实验表明，SAIL在模拟中实现了比演示速度快4倍的加速，在现实世界中实现了3.2倍的加速。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有模仿学习策略在执行任务时速度受限的问题。现有方法如行为克隆只能以演示数据中的速度执行，导致机器人系统的任务吞吐量低下，无法满足工业自动化等应用的需求。
核心思路：SAIL系统通过引入速度适应机制，允许机器人在执行任务时以比演示更快的速度进行操作。该系统的设计考虑了机器人动力学和状态-动作分布的变化，以实现高效的任务执行。
技术框架：SAIL系统由四个主要模块组成：1）一致性保持的动作推断算法，确保高速度下的平滑运动；2）高保真度的运动目标跟踪，确保控制器不变；3）自适应速度调节，根据任务复杂性动态调整执行速度；4）动作调度，处理现实世界中的系统延迟。
关键创新：SAIL的主要创新在于其速度适应机制，能够在保持任务执行一致性的同时，实现比传统模仿学习策略更快的执行速度。这一机制与现有方法的本质区别在于其动态调整能力。
关键设计：SAIL系统的设计包括高效的动作推断算法，确保在高速度下的平滑过渡；自适应速度调节算法，能够实时分析任务复杂性并调整速度；以及动作调度策略，优化系统延迟的影响。
📊 实验亮点
在实验中，SAIL在模拟环境中实现了最高4倍的速度提升，而在真实机器人平台上实现了3.2倍的速度提升。这些结果表明，SAIL显著提高了模仿学习策略的执行效率，超越了传统方法的性能，为工业应用提供了更高的任务吞吐量。
🎯 应用场景
SAIL系统的潜在应用领域包括工业自动化、机器人操作和智能制造等。通过提高机器人执行任务的速度，SAIL能够显著提升生产效率，降低操作成本，推动智能机器人在实际应用中的广泛采用。未来，SAIL的技术可以扩展到更多复杂的机器人任务和动态环境中，进一步提升机器人的智能化水平。
📄 摘要（原文）
Offline Imitation Learning (IL) methods such as Behavior Cloning are effective at acquiring complex robotic manipulation skills. However, existing IL-trained policies are confined to executing the task at the same speed as shown in demonstration data. This limits the task throughput of a robotic system, a critical requirement for applications such as industrial automation. In this paper, we introduce and formalize the novel problem of enabling faster-than-demonstration execution of visuomotor policies and identify fundamental challenges in robot dynamics and state-action distribution shifts. We instantiate the key insights as SAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning), a full-stack system integrating four tightly-connected components: (1) a consistency-preserving action inference algorithm for smooth motion at high speed, (2) high-fidelity tracking of controller-invariant motion targets, (3) adaptive speed modulation that dynamically adjusts execution speed based on motion complexity, and (4) action scheduling to handle real-world system latencies. Experiments on 12 tasks across simulation and two real, distinct robot platforms show that SAIL achieves up to a 4x speedup over demonstration speed in simulation and up to 3.2x speedup in the real world. Additional detail is available at https://nadunranawaka1.github.io/sail-policy