GCImOpt: Learning efficient goal-conditioned policies by imitating optimal trajectories
作者: Jon Goikoetxea, Jesús F. Palacián
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2026-04-24
备注: Accepted for publication at the 8th Annual Conference on Learning for Dynamics and Control (L4DC 2026). 16 pages (including appendix), 1 figure. For project website, see https://jongoiko.github.io/gcimopt/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
GCImOpt：通过模仿优化轨迹学习高效的目标条件策略
🎯 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 轨迹优化 目标条件策略 机器人控制 数据增强
📋 核心要点
- 现有模仿学习依赖于专家演示，但获取成本高且质量难以保证，限制了其应用。
- GCImOpt通过轨迹优化生成高质量演示数据，并采用数据增强方法扩大训练集，提升策略性能。
- 实验证明，该方法在多种控制任务中表现出色，策略体积小、速度快，适合资源受限的场景。
📝 摘要（中文）
模仿学习是基于机器学习的控制领域中一种成熟的方法。然而，其适用性取决于是否有可用的演示数据，而这些数据通常采集成本高昂，并且对于解决任务而言并非最优。本文提出了一种名为GCImOpt的方法，通过训练由轨迹优化生成的数据集来学习高效的目标条件策略。我们的数据集生成方法计算效率高，可以在笔记本电脑上在几分钟内生成数千条最优轨迹，并产生高质量的演示数据。此外，通过一种将中间状态视为目标的数据增强方案，我们能够将训练数据集的大小增加一个数量级。使用我们生成的数据集，我们训练了目标条件神经网络策略，该策略可以控制系统达到任意目标。为了证明我们方法的通用性，我们生成数据集，然后训练策略用于各种控制任务，包括倒立摆稳定、平面和三维四旋翼飞行器稳定，以及使用6自由度机器人手臂的点到达。我们表明，我们训练的策略可以实现高成功率和接近最优的控制曲线，同时体积小（少于80,000个神经网络参数）且速度足够快（比轨迹优化求解器快6,000倍以上），可以部署在资源受限的控制器上。我们以自由软件许可提供视频、代码、数据集和预训练策略；请访问我们的项目网站https://jongoiko.github.io/gcimopt/。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决模仿学习中演示数据获取困难且质量不高的问题。现有方法依赖于人工或专家演示，成本高昂，且演示数据可能并非最优，导致学习到的策略性能受限。
核心思路：论文的核心思路是利用轨迹优化算法生成高质量的演示数据，并结合数据增强技术，从而训练出高效的目标条件策略。通过轨迹优化，可以获得接近最优的控制轨迹，避免了人工演示的次优性。
技术框架：GCImOpt的整体框架包括两个主要阶段：1) 数据集生成阶段：使用轨迹优化算法（具体算法未明确说明，但强调了计算效率）生成一系列最优轨迹。2) 策略学习阶段：利用生成的数据集训练一个目标条件神经网络策略。数据增强技术被用于增加训练数据集的大小，具体方法是将轨迹中的中间状态视为新的目标。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用轨迹优化算法自动生成高质量的演示数据，避免了对人工或专家演示的依赖。此外，数据增强策略有效地提升了策略的泛化能力。
关键设计：论文中提到神经网络策略的参数量较小（小于80,000），并且推理速度非常快（比轨迹优化求解器快6,000倍以上）。具体使用的轨迹优化算法、神经网络结构、损失函数以及数据增强的具体实现细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GCImOpt训练的策略在倒立摆稳定、四旋翼飞行器稳定和机器人手臂控制等任务中取得了高成功率和接近最优的控制效果。训练得到的策略体积小（小于80,000个参数），运行速度快（比轨迹优化快6000倍以上），使其能够部署在资源受限的控制器上。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、无人机导航、自动驾驶等领域。通过学习高效的目标条件策略，可以使机器人在复杂环境中自主完成任务，降低对人工干预的依赖，提高系统的鲁棒性和适应性。尤其适用于资源受限的嵌入式系统，例如小型无人机或移动机器人。
📄 摘要（原文）
Imitation learning is a well-established approach for machine-learning-based control. However, its applicability depends on having access to demonstrations, which are often expensive to collect and/or suboptimal for solving the task. In this work, we present GCImOpt, an approach to learn efficient goal-conditioned policies by training on datasets generated by trajectory optimization. Our approach for dataset generation is computationally efficient, can generate thousands of optimal trajectories in minutes on a laptop computer, and produces high-quality demonstrations. Further, by means of a data augmentation scheme that treats intermediate states as goals, we are able to increase the training dataset size by an order of magnitude. Using our generated datasets, we train goal-conditioned neural network policies that can control the system towards arbitrary goals. To demonstrate the generality of our approach, we generate datasets and then train policies for various control tasks, namely cart-pole stabilization, planar and three-dimensional quadcopter stabilization, and point reaching using a 6-DoF robot arm. We show that our trained policies can achieve high success rates and near-optimal control profiles, all while being small (less than 80,000 neural network parameters) and fast enough (up to more than 6,000 times faster than a trajectory optimization solver) that they could be deployed onboard resource-constrained controllers. We provide videos, code, datasets and pre-trained policies under a free software license; see our project website https://jongoiko.github.io/gcimopt/.