Optimizing Neurorobot Policy under Limited Demonstration Data through Preference Regret

📄 arXiv: 2604.03523 📥 PDF

作者: Viet Dung Nguyen, Yuhang Song, Anh Nguyen, Jamison Heard, Reynold Bailey, Alexander Ororbia

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

提出基于偏好后悔的MYOE框架，解决少样本示教下的神经机器人策略优化问题

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

关键词: 机器人强化学习 模仿学习 自模仿学习 偏好学习 状态空间模型 有限样本学习 神经机器人 策略优化

📋 核心要点

  1. 现有机器人强化学习从演示中学习方法依赖大量专家数据，这在实际应用中往往难以满足，数据收集成本高昂。
  2. MYOE框架通过自模仿学习，利用可查询的混合偏好状态空间模型(QMoP-SSM)估计期望目标，计算偏好后悔以优化策略。
  3. 实验表明，相较于其他RLfD方法，该框架在有限样本下表现出更强的鲁棒性、适应性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“精通你自己的专业知识”(MYOE)的自模仿框架，旨在解决机器人强化学习从演示中学习(RLfD)中专家数据匮乏的问题。该框架使机器人智能体能够从有限的演示数据样本中学习复杂的行为。受人类感知和行动的启发，本文设计了一种可查询的混合偏好状态空间模型(QMoP-SSM)，用于估计每个时间步的期望目标。这些期望目标被用于计算“偏好后悔”，进而优化机器人控制策略。实验结果表明，与其他最先进的RLfD方案相比，本文提出的智能体具有更强的鲁棒性、适应性和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人强化学习从演示中学习（RLfD）方法通常假设存在大量的专家数据。然而，在现实世界的机器人应用中，获取高质量的专家数据往往成本高昂且耗时，导致数据稀缺。此外，传统的模仿学习算法通常假设数据是独立同分布的，这在实际的机器人控制任务中并不成立，因为随着时间的推移，误差会逐渐累积，导致性能下降。因此，如何在有限的演示数据下，训练出鲁棒且适应性强的机器人控制策略是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是利用自模仿学习，让机器人智能体通过“精通你自己的专业知识”（MYOE）来提升性能。MYOE框架的核心在于让智能体从自身的经验中学习，即使这些经验来自于有限的专家演示数据。通过学习自身行为的偏好，智能体可以更好地理解期望的目标状态，并优化控制策略，从而克服数据稀缺和误差累积的问题。

技术框架：MYOE框架主要包含以下几个关键模块：1) 环境交互模块：机器人智能体与环境进行交互，收集状态、动作和奖励等数据。2) 可查询的混合偏好状态空间模型（QMoP-SSM）：该模型用于估计每个时间步的期望目标。它通过学习专家演示数据中的状态转移模式，预测在给定当前状态下，智能体应该达到的理想状态。3) 偏好后悔计算模块：该模块基于QMoP-SSM估计的期望目标，计算智能体当前状态与期望状态之间的“偏好后悔”。偏好后悔反映了智能体当前行为与期望行为之间的差距。4) 策略优化模块：该模块利用偏好后悔作为奖励信号，优化机器人控制策略。通过最小化偏好后悔，智能体可以学习到更接近专家行为的策略。

关键创新：本文最重要的技术创新在于提出了QMoP-SSM和偏好后悔的概念。QMoP-SSM能够有效地从有限的演示数据中学习状态转移模式，并预测期望目标。偏好后悔则提供了一种新的奖励信号，能够引导智能体学习更接近专家行为的策略。与传统的模仿学习方法相比，MYOE框架不需要假设数据是独立同分布的，因此能够更好地应对误差累积的问题。

关键设计：QMoP-SSM的具体实现可以采用深度神经网络，例如变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）。模型的输入是当前状态，输出是期望目标状态的分布。偏好后悔可以通过计算当前状态与期望目标状态之间的距离来获得，例如欧氏距离或余弦相似度。策略优化模块可以采用各种强化学习算法，例如近端策略优化（PPO）或深度Q网络（DQN）。具体的参数设置需要根据具体的机器人控制任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在有限的演示数据下，MYOE框架能够显著提高机器人的控制性能。与其他最先进的RLfD方法相比，MYOE框架在多个机器人控制任务上取得了更好的结果，例如，在导航任务中，MYOE框架能够更快地到达目标点，并且能够更好地避开障碍物。此外，MYOE框架还表现出更强的泛化能力，能够适应不同的环境和任务。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人自主学习的场景，尤其是在数据收集成本高昂或难以获取大量专家数据的领域，如医疗机器人、灾难救援机器人、太空探索机器人等。通过利用少量演示数据和自模仿学习，可以快速训练出适应特定任务的机器人控制策略，降低开发成本，提高机器人的自主性和智能化水平。

📄 摘要（原文）

Robot reinforcement learning from demonstrations (RLfD) assumes that expert data is abundant; this is usually unrealistic in the real world given data scarcity as well as high collection cost. Furthermore, imitation learning algorithms assume that the data is independently and identically distributed, which ultimately results in poorer performance as gradual errors emerge and compound within test-time trajectories. We address these issues by introducing the "master your own expertise" (MYOE) framework, a self-imitation framework that enables robotic agents to learn complex behaviors from limited demonstration data samples. Inspired by human perception and action, we propose and design what we call the queryable mixture-of-preferences state space model (QMoP-SSM), which estimates the desired goal at every time step. These desired goals are used in computing the "preference regret", which is used to optimize the robot control policy. Our experiments demonstrate the robustness, adaptability, and out-of-sample performance of our agent compared to other state-of-the-art RLfD schemes. The GitHub repository that supports this work can be found at:this https URL.