Using Non-Expert Data to Robustify Imitation Learning via Offline Reinforcement Learning
作者: Kevin Huang, Rosario Scalise, Cleah Winston, Ayush Agrawal, Yunchu Zhang, Rohan Baijal, Markus Grotz, Byron Boots, Benjamin Burchfiel, Masha Itkina, Paarth Shah, Abhishek Gupta
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-10-22 (更新: 2025-10-25)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
利用离线强化学习，通过非专家数据增强模仿学习的鲁棒性
🎯 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)
关键词: 模仿学习 离线强化学习 非专家数据 机器人操作 鲁棒性 泛化能力 策略学习
📋 核心要点
- 模仿学习依赖高质量专家数据，限制了其在真实场景中的泛化能力，非专家数据成本低但难以有效利用。
- 利用离线强化学习，通过算法修改拓宽策略分布，从而有效利用非专家数据，提升模仿学习的鲁棒性。
- 实验表明，该方法显著提升了策略在操作任务中的成功率和泛化能力，能够有效利用次优数据。
📝 摘要（中文）
模仿学习在训练机器人执行复杂任务方面表现出色，但其对高质量、特定任务数据的依赖限制了其在真实世界中对各种物体配置和场景的适应性。非专家数据（如游戏数据、次优演示、部分任务完成或次优策略的rollout）可以提供更广泛的覆盖范围和更低的收集成本。然而，传统的模仿学习方法无法有效利用这些数据。本文提出，通过合理的设计，离线强化学习可以作为一种工具，利用非专家数据来增强模仿学习策略的性能。研究表明，标准的离线强化学习方法在真实世界中遇到的稀疏数据覆盖设置下，无法有效地利用非专家数据，但简单的算法修改可以在不需要额外假设的情况下利用这些数据。该方法通过拓宽策略分布的支持，使通过离线强化学习增强的模仿算法能够鲁棒地解决任务，从而显著提高恢复和泛化能力。在操作任务中，这些创新显著增加了学习策略在纳入非专家数据时成功的初始条件范围。此外，研究表明这些方法能够利用所有收集的数据，包括部分或次优演示，以支持任务导向的策略性能。这突出了算法技术在机器人鲁棒策略学习中使用非专家数据的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：模仿学习依赖于高质量的专家数据，这限制了它在真实世界复杂环境中的应用。收集高质量的专家数据成本高昂，且难以覆盖所有可能的场景和状态。非专家数据，例如人类的非专业演示、失败的尝试或随机探索的数据，虽然易于获取，但传统模仿学习方法难以有效利用，导致策略的鲁棒性和泛化能力不足。
核心思路：本文的核心思路是利用离线强化学习（Offline RL）来有效利用非专家数据，从而增强模仿学习策略的鲁棒性。通过将非专家数据视为离线数据集，并采用特定的离线强化学习算法，可以学习到更具泛化能力的策略，从而克服传统模仿学习对高质量专家数据的依赖。关键在于设计合适的算法，使其能够从包含噪声和次优行为的非专家数据中提取有用的信息。
技术框架：该方法的核心框架是首先收集包含专家数据和非专家数据的混合数据集。然后，利用离线强化学习算法，基于该数据集训练策略。关键的算法修改在于拓宽策略分布的支持，使得策略能够覆盖更广泛的状态空间，从而提高鲁棒性。具体来说，可以采用诸如Conservative Q-Learning (CQL) 或 Behavior Cloning with Perturbation等方法，来约束策略的学习，避免过度拟合专家数据，并鼓励探索非专家数据中的潜在有用信息。
关键创新：该论文的关键创新在于证明了通过简单的算法修改，离线强化学习可以有效地利用非专家数据来增强模仿学习的鲁棒性。与传统的模仿学习方法相比，该方法不再仅仅依赖于高质量的专家数据，而是能够从包含噪声和次优行为的非专家数据中学习，从而提高策略的泛化能力和适应性。此外，该方法不需要额外的假设或复杂的模型，易于实现和部署。
关键设计：论文中提到的关键设计包括：1) 使用Conservative Q-Learning (CQL) 或类似的算法来约束策略的学习，避免过度拟合专家数据。2) 通过数据增强或策略扰动等技术，拓宽策略分布的支持，鼓励探索非专家数据中的潜在有用信息。3) 仔细调整离线强化学习算法的超参数，例如学习率、折扣因子和正则化系数，以确保算法能够有效地从非专家数据中学习。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在操作任务中显著提高了策略的成功率和泛化能力。通过引入非专家数据，策略能够更好地应对各种初始条件和环境变化，从而提高了鲁棒性。与传统的模仿学习方法相比，该方法能够利用所有收集的数据，包括部分或次优演示，从而提高了策略的性能。具体提升幅度未知，但论文强调了在不同初始条件下成功率的显著增加。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人操作、自动驾驶、游戏AI等领域。通过利用低成本的非专家数据，可以显著降低训练智能体的成本和难度，加速机器人在复杂环境中的部署。例如，在机器人操作中，可以利用人类的非专业演示数据来训练机器人完成各种任务，提高机器人的灵活性和适应性。在自动驾驶领域，可以利用大量的驾驶模拟数据和真实世界中的驾驶数据来训练自动驾驶系统，提高系统的安全性和可靠性。
📄 摘要（原文）
Imitation learning has proven effective for training robots to perform complex tasks from expert human demonstrations. However, it remains limited by its reliance on high-quality, task-specific data, restricting adaptability to the diverse range of real-world object configurations and scenarios. In contrast, non-expert data -- such as play data, suboptimal demonstrations, partial task completions, or rollouts from suboptimal policies -- can offer broader coverage and lower collection costs. However, conventional imitation learning approaches fail to utilize this data effectively. To address these challenges, we posit that with right design decisions, offline reinforcement learning can be used as a tool to harness non-expert data to enhance the performance of imitation learning policies. We show that while standard offline RL approaches can be ineffective at actually leveraging non-expert data under the sparse data coverage settings typically encountered in the real world, simple algorithmic modifications can allow for the utilization of this data, without significant additional assumptions. Our approach shows that broadening the support of the policy distribution can allow imitation algorithms augmented by offline RL to solve tasks robustly, showing considerably enhanced recovery and generalization behavior. In manipulation tasks, these innovations significantly increase the range of initial conditions where learned policies are successful when non-expert data is incorporated. Moreover, we show that these methods are able to leverage all collected data, including partial or suboptimal demonstrations, to bolster task-directed policy performance. This underscores the importance of algorithmic techniques for using non-expert data for robust policy learning in robotics. Website: https://uwrobotlearning.github.io/RISE-offline/