Improving Generalization Ability of Robotic Imitation Learning by Resolving Causal Confusion in Observations
作者: Yifei Chen, Yuzhe Zhang, Giovanni D'urso, Nicholas Lawrance, Brendan Tidd
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-07-30
备注: 13 pages
💡 一句话要点
提出因果结构学习框架，提升机器人模仿学习在复杂环境下的泛化能力
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人模仿学习 因果推断 泛化能力 机器人操作 因果结构学习
📋 核心要点
- 现有模仿学习方法在机器人操作中泛化性差，难以应对训练和部署环境的差异。
- 通过学习观测与动作间的因果关系，避免无关观测造成的混淆，提升泛化能力。
- 提出的因果结构学习框架简单易用，可嵌入现有模仿学习架构，并在仿真环境中验证有效。
📝 摘要（中文）
近期的模仿学习在机器人操作领域取得了显著进展。然而，现有技术泛化能力不足，即使在相对较小的领域偏移下性能也会下降。本文旨在提升复杂模仿学习算法的泛化能力，使其能够应对训练环境到部署环境之间不可预测的变化。为了避免由与目标任务无关的观测引起的混淆，我们提出显式地学习观测分量和专家动作之间的因果关系，采用类似于[6]的框架，通过干预模仿学习策略来学习因果结构函数。由于在机器人操作中复杂的模仿学习过程中难以满足像[6]那样从图像输入中解耦特征表示，我们在理论上阐明了因果关系学习中不需要这个要求。因此，我们提出了一个简单的因果结构学习框架，可以很容易地嵌入到现有的模仿学习架构中，例如Action Chunking Transformer [31]。我们在Mujoco中ALOHA [31]双臂机器人的仿真环境中验证了我们的方法，结果表明该方法可以显著缓解现有复杂模仿学习算法的泛化问题。
🔬 方法详解
问题定义：现有模仿学习方法在机器人操作任务中，容易受到训练环境和部署环境差异的影响，导致泛化性能下降。这是因为模型可能会学习到与任务无关的观测特征，从而产生因果混淆，影响策略的鲁棒性。
核心思路：本文的核心思路是显式地学习观测分量和专家动作之间的因果关系。通过识别哪些观测对动作有直接的因果影响，可以避免模型受到无关观测的干扰，从而提高泛化能力。作者借鉴了因果推断的思想，将因果关系学习引入到模仿学习中。
技术框架：该方法的核心是学习一个因果结构函数，该函数描述了观测和动作之间的因果关系。具体来说，该框架首先使用模仿学习算法训练一个初始策略。然后，通过对策略进行干预，并观察干预对动作的影响，来学习因果结构。学习到的因果结构可以用于过滤掉无关的观测，从而提高策略的泛化能力。该框架可以很容易地嵌入到现有的模仿学习架构中，例如Action Chunking Transformer。
关键创新：本文的关键创新在于将因果结构学习引入到机器人模仿学习中，并证明了在复杂的机器人操作任务中，不需要像之前的工作那样对特征表示进行解耦。这使得该方法更加易于实现和应用。此外，该方法提出了一个简单的因果结构学习框架，可以很容易地嵌入到现有的模仿学习架构中。
关键设计：该方法使用类似于[6]的框架，通过干预模仿学习策略来学习因果结构函数。具体的干预方式和因果结构学习算法的选择可以根据具体的任务和数据集进行调整。作者在实验中使用了ALOHA [31]双臂机器人，并使用了Mujoco仿真环境。损失函数的设计需要考虑模仿学习的目标以及因果结构学习的目标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法可以显著缓解现有复杂模仿学习算法的泛化问题。在Mujoco仿真环境中，使用ALOHA双臂机器人进行实验，结果显示该方法在泛化性能方面优于现有的模仿学习算法。具体的性能提升幅度取决于具体的任务和数据集，但总体而言，该方法能够有效地提高模仿学习算法的鲁棒性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，尤其是在需要高泛化能力的场景中，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人等。通过提升模仿学习的泛化能力，可以使机器人更好地适应不同的环境和任务，从而提高其智能化水平和应用范围。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的机器人系统和任务中。
📄 摘要（原文）
Recent developments in imitation learning have considerably advanced robotic manipulation. However, current techniques in imitation learning can suffer from poor generalization, limiting performance even under relatively minor domain shifts. In this work, we aim to enhance the generalization capabilities of complex imitation learning algorithms to handle unpredictable changes from the training environments to deployment environments. To avoid confusion caused by observations that are not relevant to the target task, we propose to explicitly learn the causal relationship between observation components and expert actions, employing a framework similar to [6], where a causal structural function is learned by intervention on the imitation learning policy. Disentangling the feature representation from image input as in [6] is hard to satisfy in complex imitation learning process in robotic manipulation, we theoretically clarify that this requirement is not necessary in causal relationship learning. Therefore, we propose a simple causal structure learning framework that can be easily embedded in recent imitation learning architectures, such as the Action Chunking Transformer [31]. We demonstrate our approach using a simulation of the ALOHA [31] bimanual robot arms in Mujoco, and show that the method can considerably mitigate the generalization problem of existing complex imitation learning algorithms.