Planning from Observation and Interaction

📄 arXiv: 2602.24121v1 📥 PDF

作者: Tyler Han, Siyang Shen, Rohan Baijal, Harine Ravichandiran, Bat Nemekhbold, Kevin Huang, Sanghun Jung, Byron Boots

分类: cs.RO

发布日期: 2026-02-27

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基于观察与交互的规划式逆强化学习，解决真实机器人环境下的世界建模问题

🎯 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: 逆强化学习 世界建模 机器人学习 观察学习 规划 在线迁移学习 模型预测控制

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖人工设计的奖励或演示者动作，限制了真实机器人学习场景的应用。
  2. 提出一种基于规划的逆强化学习算法，仅通过观察和交互进行世界建模，无需先验知识。
  3. 实验表明，该方法在真实机器人环境中能高效学习操纵任务，并具备在线迁移学习能力。

📝 摘要（中文）

本研究探索了真实机器人学习场景，其中智能体仅通过观察已执行的任务来学习，且无法获得人工设计的奖励和演示者动作。为了应对这种数据受限的环境，提出了一种基于规划的逆强化学习（IRL）算法，用于仅从观察和交互中进行世界建模。完全在真实环境中进行的实验表明，该范例能够从零开始在不到一小时内学习基于图像的操纵任务，无需任何先验知识、预训练或超出任务观察的任何类型的数据。此外，该研究还证明了学习到的世界模型表示能够在真实环境中从零开始进行在线迁移学习。与包括IRL、RL和行为克隆（BC）在内的现有方法相比，该方法具有更严格的假设，所提出的方法表现出明显更高的样本效率和成功率，为在线世界建模和基于观察和交互的规划提供了一条切实可行的前进道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决真实机器人学习中，智能体仅能通过观察学习任务，且无法获取人工设计的奖励函数和演示者动作的问题。现有方法通常依赖于人工设计的奖励函数或需要大量的演示数据，这在实际应用中往往难以满足，限制了机器人自主学习的能力。因此，如何在数据受限的情况下，仅通过观察和交互学习到有效的世界模型，是本研究要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用逆强化学习（IRL）从观察数据中推断出潜在的奖励函数，并结合规划算法，使智能体能够根据学习到的奖励函数进行决策。通过观察任务执行过程，学习一个能够解释观察到的行为的奖励函数，然后利用该奖励函数指导智能体的行为规划。这种方法避免了人工设计奖励函数的困难，并能够从有限的观察数据中学习到有效的策略。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 观察数据收集：智能体观察任务执行过程，收集状态和动作序列数据。2) 逆强化学习：利用收集到的数据，通过逆强化学习算法推断出潜在的奖励函数。3) 世界模型学习：基于观察数据和学习到的奖励函数，构建世界模型，用于预测状态转移。4) 规划：利用世界模型和奖励函数，通过规划算法生成最优的动作序列。5) 执行与交互：智能体执行规划的动作序列，并与环境进行交互，收集新的观察数据，用于迭代优化世界模型和奖励函数。

关键创新：最重要的技术创新点在于将规划与逆强化学习相结合，实现仅从观察和交互中进行世界建模。与传统的IRL方法相比，该方法不需要演示者动作，仅依赖于观察数据，更符合实际应用场景。此外，该方法还能够进行在线迁移学习，即在新的任务环境中，智能体能够快速适应并学习新的策略。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 奖励函数表示：使用神经网络来表示奖励函数，使其能够学习复杂的奖励结构。2) 规划算法选择：采用模型预测控制（MPC）作为规划算法，能够有效地处理连续状态和动作空间。3) 世界模型结构：使用循环神经网络（RNN）来构建世界模型，能够捕捉时间序列数据的依赖关系。4) 损失函数设计：设计了包括奖励预测损失、状态预测损失和动作预测损失在内的综合损失函数，用于优化世界模型和奖励函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在真实机器人环境中能够从零开始在不到一小时内学习基于图像的操纵任务，无需任何先验知识、预训练或超出任务观察的任何类型的数据。与包括IRL、RL和行为克隆（BC）在内的现有方法相比，该方法表现出明显更高的样本效率和成功率，证明了其在真实机器人学习中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人自主学习、自动化控制等领域。例如，在工业机器人中，可以通过观察工人的操作过程，学习到装配、焊接等任务的技能，实现自动化生产。在服务机器人中，可以通过观察人类的行为，学习到家务、护理等任务的技能，提供更智能化的服务。该研究为实现更智能、更自主的机器人系统奠定了基础。

📄 摘要（原文）

Observational learning requires an agent to learn to perform a task by referencing only observations of the performed task. This work investigates the equivalent setting in real-world robot learning where access to hand-designed rewards and demonstrator actions are not assumed. To address this data-constrained setting, this work presents a planning-based Inverse Reinforcement Learning (IRL) algorithm for world modeling from observation and interaction alone. Experiments conducted entirely in the real-world demonstrate that this paradigm is effective for learning image-based manipulation tasks from scratch in under an hour, without assuming prior knowledge, pre-training, or data of any kind beyond task observations. Moreover, this work demonstrates that the learned world model representation is capable of online transfer learning in the real-world from scratch. In comparison to existing approaches, including IRL, RL, and Behavior Cloning (BC), which have more restrictive assumptions, the proposed approach demonstrates significantly greater sample efficiency and success rates, enabling a practical path forward for online world modeling and planning from observation and interaction. Videos and more at: https://uwrobotlearning.github.io/mpail2/.