Unlocking the Potential of Soft Actor-Critic for Imitation Learning

📄 arXiv: 2509.24539v1 📥 PDF

作者: Nayari Marie Lessa, Melya Boukheddimi, Frank Kirchner

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

提出AMP+SAC模仿学习框架，提升四足机器人运动控制的数据效率与泛化性

🎯 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) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 模仿学习 强化学习 软演员-评论家 对抗运动先验 机器人运动控制

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法主要依赖PPO等在策略算法，样本效率和策略泛化能力受限。
  2. 论文提出AMP+SAC框架，利用离策略学习和熵正则化探索，提升数据效率和鲁棒性。
  3. 实验表明，AMP+SAC在四足步态模仿学习中，相比AMP+PPO，实现了更高的模仿奖励。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的模仿学习（IL）框架，该框架结合了对抗运动先验（AMP）与离策略软演员-评论家（SAC）算法，旨在克服现有方法（主要依赖近端策略优化PPO）在样本效率和策略泛化方面的局限性。通过利用回放驱动学习和熵正则化探索，该框架能够实现更自然的行为和任务执行，同时提高数据效率和鲁棒性。在涉及多个参考运动和不同地形的四足步态实验中，结果表明，所提出的方法（AMP+SAC）不仅保持了稳定的任务执行，而且相比广泛使用的AMP+PPO方法，获得了更高的模仿奖励。这些发现突出了离策略IL公式在推进机器人运动生成方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的模仿学习方法，特别是应用于机器人运动控制时，通常采用Proximal Policy Optimization (PPO)等在策略算法。这些算法虽然保证了训练的稳定性，但样本效率较低，需要大量的专家数据才能训练出有效的策略。此外，PPO的策略泛化能力也存在局限性，难以适应复杂多变的环境。

核心思路：本文的核心思路是将Adversarial Motion Priors (AMP)与Soft Actor-Critic (SAC)算法相结合。AMP提供了一种有效的运动先验表示方法，而SAC作为一种离策略算法，具有更高的样本效率和探索能力。通过结合两者的优势，可以克服PPO的局限性，提高模仿学习的性能。

技术框架：整体框架包括三个主要组成部分：专家数据收集模块、AMP运动先验模块和SAC策略学习模块。首先，从专家演示中收集运动数据。然后，利用AMP学习运动先验，生成判别器，用于区分模仿策略生成的运动和专家运动。最后，使用SAC算法训练策略，目标是生成能够欺骗判别器的运动，从而实现对专家运动的模仿。SAC算法使用回放缓冲区存储经验，并利用熵正则化鼓励探索。

关键创新：最重要的技术创新点在于将AMP与SAC相结合，形成了一种新的模仿学习框架。与传统的AMP+PPO方法相比，该框架利用SAC的离策略学习能力，显著提高了样本效率。此外，SAC的熵正则化机制有助于策略探索，从而提高策略的鲁棒性和泛化能力。本质区别在于从在策略学习转向了离策略学习，从而能够更有效地利用数据。

关键设计：AMP使用对抗学习的方式，训练一个判别器来区分机器人产生的动作和专家动作。SAC算法中的奖励函数由两部分组成：一部分是模仿奖励，用于鼓励策略生成与专家数据相似的运动；另一部分是熵奖励，用于鼓励策略进行探索。Actor和Critic网络通常采用多层感知机（MLP）结构。关键参数包括学习率、回放缓冲区大小、熵正则化系数等。损失函数包括Actor的策略损失、Critic的Q值损失和判别器的对抗损失。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的AMP+SAC框架在四足步态模仿学习任务中，相比于广泛使用的AMP+PPO方法，取得了更高的模仿奖励。具体而言，在多个参考运动和不同地形的测试中，AMP+SAC能够更准确地模仿专家运动，并保持稳定的任务执行。这验证了离策略模仿学习在机器人运动控制中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人运动控制领域，例如四足机器人、人形机器人等。通过模仿学习，机器人可以学习到复杂的运动技能，从而在搜索救援、物流运输、医疗康复等领域发挥重要作用。此外，该方法还可以应用于游戏AI、虚拟角色控制等领域，提升虚拟角色的自然性和智能性。

📄 摘要（原文）

Learning-based methods have enabled robots to acquire bio-inspired movements with increasing levels of naturalness and adaptability. Among these, Imitation Learning (IL) has proven effective in transferring complex motion patterns from animals to robotic systems. However, current state-of-the-art frameworks predominantly rely on Proximal Policy Optimization (PPO), an on-policy algorithm that prioritizes stability over sample efficiency and policy generalization. This paper proposes a novel IL framework that combines Adversarial Motion Priors (AMP) with the off-policy Soft Actor-Critic (SAC) algorithm to overcome these limitations. This integration leverages replay-driven learning and entropy-regularized exploration, enabling naturalistic behavior and task execution, improving data efficiency and robustness. We evaluate the proposed approach (AMP+SAC) on quadruped gaits involving multiple reference motions and diverse terrains. Experimental results demonstrate that the proposed framework not only maintains stable task execution but also achieves higher imitation rewards compared to the widely used AMP+PPO method. These findings highlight the potential of an off-policy IL formulation for advancing motion generation in robotics.