R2BC: Multi-Agent Imitation Learning from Single-Agent Demonstrations

📄 arXiv: 2510.18085v1 📥 PDF

作者: Connor Mattson, Varun Raveendra, Ellen Novoseller, Nicholas Waytowich, Vernon J. Lawhern, Daniel S. Brown

分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA

发布日期: 2025-10-20

备注: 9 pages, 6 figures

💡 一句话要点

R2BC：从单智能体演示中学习多智能体协作策略

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多智能体模仿学习 行为克隆 机器人协作 单智能体演示 循环训练

📋 核心要点

  1. 多智能体模仿学习面临挑战，尤其是在人类难以提供联合动作空间演示的情况下。
  2. R2BC通过循环方式，让人类依次演示单个智能体的行为，从而简化多智能体系统的训练。
  3. 实验表明，R2BC在模拟和真实机器人任务中均表现出色，甚至超越了需要同步演示的基线方法。

📝 摘要（中文）

模仿学习(IL)是人类训练机器人的一种自然方式，尤其是在容易获得高质量演示的情况下。虽然IL已被广泛应用于单机器人设置，但相对较少的研究涉及将这些方法扩展到多智能体系统，特别是在单个人类必须为协作机器人团队提供演示的场景中。在本文中，我们介绍并研究了循环行为克隆(R2BC)，这是一种使单个人类操作员能够通过顺序的单智能体演示有效地训练多机器人系统的方法。我们的方法允许人类一次遥控一个智能体，并逐步地将多智能体行为教给整个系统，而无需在联合多智能体动作空间中进行演示。我们表明，R2BC方法在四个多智能体模拟任务中匹配，甚至在某些情况下超过了在特权同步演示上训练的oracle行为克隆方法的性能。最后，我们将R2BC部署在两个使用真实人类演示训练的物理机器人任务上。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多智能体模仿学习方法通常需要人类提供所有智能体同步的联合动作演示，这在实际应用中往往难以实现，特别是当智能体数量较多或任务复杂时。此外，直接将单智能体模仿学习方法扩展到多智能体系统，忽略了智能体之间的协作关系，可能导致次优的策略。因此，如何利用单智能体演示有效地训练多智能体系统是一个关键问题。

核心思路：R2BC的核心思想是通过循环的方式，让人类依次控制和演示每个智能体的行为。具体来说，人类操作员首先控制一个智能体完成任务的一部分，然后切换到另一个智能体，以此类推，直到所有智能体都参与到任务中。通过这种方式，R2BC将复杂的多智能体演示分解为一系列简单的单智能体演示，从而降低了人类操作员的负担。

技术框架：R2BC的整体框架包括以下几个步骤：1) 人类操作员选择一个智能体进行遥控；2) 人类操作员控制该智能体执行动作，并记录智能体的状态和动作；3) 将记录的状态-动作对作为训练数据，使用行为克隆算法训练该智能体的策略；4) 重复步骤1-3，直到所有智能体的策略都得到训练。在训练过程中，每个智能体的策略都是独立训练的，但由于人类操作员在循环演示中考虑了智能体之间的协作关系，因此最终训练得到的策略能够实现多智能体协作。

关键创新：R2BC的关键创新在于它提出了一种新的多智能体模仿学习范式，即通过循环单智能体演示来训练多智能体系统。与传统的需要联合动作空间演示的方法相比，R2BC大大降低了人类操作员的负担，使其能够更容易地训练复杂的多智能体系统。此外，R2BC还能够有效地利用单智能体演示中的信息，学习到智能体之间的协作关系。

关键设计：R2BC的关键设计包括：1) 循环演示的顺序：可以随机选择智能体的演示顺序，也可以根据任务的特点选择特定的顺序；2) 行为克隆算法的选择：可以使用任何标准的行为克隆算法，如监督学习或Dagger；3) 策略的表示：可以使用任何标准的策略表示方法，如神经网络或线性模型。论文中使用了简单的神经网络作为策略的表示，并使用监督学习算法进行训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，R2BC在四个多智能体模拟任务中表现出色，能够匹配甚至超过在特权同步演示上训练的oracle行为克隆方法的性能。例如，在交通控制任务中，R2BC能够有效地控制多个车辆，避免交通拥堵。此外，R2BC还在两个物理机器人任务中成功部署，证明了其在真实环境中的可行性。这些结果表明，R2BC是一种有效的多智能体模仿学习方法。

🎯 应用场景

R2BC方法具有广泛的应用前景，例如在仓库机器人、自动驾驶、无人机编队等领域。它可以用于训练多个机器人协同完成复杂的任务，而无需人类提供复杂的联合动作演示。此外，R2BC还可以应用于人机协作场景，让人类操作员能够更容易地指导机器人完成任务。未来，R2BC有望成为一种通用的多智能体模仿学习方法，推动多智能体系统的发展。

📄 摘要（原文）

Imitation Learning (IL) is a natural way for humans to teach robots, particularly when high-quality demonstrations are easy to obtain. While IL has been widely applied to single-robot settings, relatively few studies have addressed the extension of these methods to multi-agent systems, especially in settings where a single human must provide demonstrations to a team of collaborating robots. In this paper, we introduce and study Round-Robin Behavior Cloning (R2BC), a method that enables a single human operator to effectively train multi-robot systems through sequential, single-agent demonstrations. Our approach allows the human to teleoperate one agent at a time and incrementally teach multi-agent behavior to the entire system, without requiring demonstrations in the joint multi-agent action space. We show that R2BC methods match, and in some cases surpass, the performance of an oracle behavior cloning approach trained on privileged synchronized demonstrations across four multi-agent simulated tasks. Finally, we deploy R2BC on two physical robot tasks trained using real human demonstrations.