Restoring Noisy Demonstration for Imitation Learning With Diffusion Models

📄 arXiv: 2510.14467v1 📥 PDF

作者: Shang-Fu Chen, Co Yong, Shao-Hua Sun

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-16

备注: Published in IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)

期刊: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), pp. 1-13, Sept. 2025

DOI: 10.1109/TNNLS.2025.3607111.

💡 一句话要点

提出基于扩散模型的模仿学习框架，用于恢复含噪声的专家演示数据。

🎯 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 扩散模型 噪声数据恢复 机器人控制 专家演示

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法假设专家演示数据完美，忽略了实际应用中数据常受噪声干扰的问题。
  2. 论文提出“过滤-恢复”框架，先过滤干净样本，再用条件扩散模型恢复噪声样本。
  3. 实验表明，该框架在机器人操作、灵巧操作和运动等任务中，性能优于现有方法，且对不同噪声具有鲁棒性。

📝 摘要（中文）

模仿学习(IL)旨在从专家演示中学习策略，并已应用于各种应用。通过学习专家策略，IL方法不需要环境交互或奖励信号。然而，大多数现有的模仿学习算法都假设完美的专家演示，但专家演示通常包含由人类专家或传感器/控制系统不准确造成的错误导致的不完善之处。为了解决上述问题，这项工作提出了一个过滤和恢复框架，以最好地利用具有固有噪声的专家演示。我们提出的方法首先从演示中过滤干净的样本，然后学习条件扩散模型来恢复噪声样本。我们在包括机器人手臂操作、灵巧操作和运动等各种领域评估了我们提出的框架和现有方法。实验结果表明，我们提出的框架在所有任务中始终优于现有方法。消融研究进一步验证了每个组件的有效性，并证明了该框架对不同噪声类型和水平的鲁棒性。这些结果证实了我们的框架对噪声离线演示数据的实际适用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决模仿学习中，专家演示数据包含噪声的问题。现有的模仿学习算法通常假设演示数据是完美的，这在实际应用中是不现实的。由于人为误差、传感器噪声或控制系统的不精确性，演示数据往往包含噪声，这会严重影响模仿学习的性能。

核心思路：论文的核心思路是，首先区分并过滤掉演示数据中质量较高的干净样本，然后利用条件扩散模型来恢复那些被噪声污染的样本。通过这种方式，可以最大限度地利用现有的含噪声的专家演示数据，提高模仿学习的性能和鲁棒性。

技术框架：该框架主要包含两个阶段：1) 过滤阶段：从专家演示数据中筛选出高质量的样本。具体方法未知，但推测可能基于某种置信度或相似度度量。2) 恢复阶段：利用条件扩散模型，将噪声样本恢复到接近原始干净样本的状态。条件扩散模型以过滤后的干净样本作为条件，指导噪声样本的恢复过程。

关键创新：该论文的关键创新在于将扩散模型引入到模仿学习的噪声数据恢复中。与传统的去噪方法相比，扩散模型能够生成更高质量、更逼真的样本，从而更好地恢复被噪声污染的演示数据。此外，该框架的“过滤-恢复”策略，能够有效地利用现有的含噪声数据，避免了完全依赖高质量数据的局限性。

关键设计：关于过滤阶段的具体方法未知，但推测可能涉及设定阈值来判断样本质量。恢复阶段的关键在于条件扩散模型的构建。具体来说，需要设计合适的网络结构，将过滤后的干净样本作为条件输入到扩散模型中。损失函数的设计也至关重要，可能包括重建损失、对抗损失等，以保证恢复后的样本与原始干净样本尽可能相似。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能有所描述，但此处信息不足，无法详细说明。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在机器人手臂操作、灵巧操作和运动等多个任务中，均优于现有的模仿学习方法。消融实验验证了框架中各个组件的有效性，并证明了该框架对不同类型和不同程度的噪声具有良好的鲁棒性。具体性能提升幅度未知，但摘要中明确指出“在所有任务中始终优于现有方法”。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。在这些领域中，获取高质量的专家演示数据往往成本高昂或难以实现。该方法能够有效利用已有的含噪声数据，降低对完美数据的依赖，从而加速模仿学习的应用和推广。未来，该方法有望应用于更复杂的任务和更恶劣的环境中。

📄 摘要（原文）

Imitation learning (IL) aims to learn a policy from expert demonstrations and has been applied to various applications. By learning from the expert policy, IL methods do not require environmental interactions or reward signals. However, most existing imitation learning algorithms assume perfect expert demonstrations, but expert demonstrations often contain imperfections caused by errors from human experts or sensor/control system inaccuracies. To address the above problems, this work proposes a filter-and-restore framework to best leverage expert demonstrations with inherent noise. Our proposed method first filters clean samples from the demonstrations and then learns conditional diffusion models to recover the noisy ones. We evaluate our proposed framework and existing methods in various domains, including robot arm manipulation, dexterous manipulation, and locomotion. The experiment results show that our proposed framework consistently outperforms existing methods across all the tasks. Ablation studies further validate the effectiveness of each component and demonstrate the framework's robustness to different noise types and levels. These results confirm the practical applicability of our framework to noisy offline demonstration data.