How to Mitigate the Distribution Shift Problem in Robotics Control: A Robust and Adaptive Approach Based on Offline to Online Imitation Learning

📄 arXiv: 2605.25414v1 📥 PDF

作者: Hyung-Suk Yoon, Seung-Woo Seo

分类: cs.RO

发布日期: 2026-05-25

备注: 8 pages, 2 figures

💡 一句话要点

提出一种鲁棒自适应的离线到在线模仿学习框架，缓解机器人控制中的分布偏移问题

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

关键词: 模仿学习 分布偏移 机器人控制 离线学习 在线学习 自适应学习 判别器

📋 核心要点

  1. 模仿学习中，专家演示数据覆盖范围窄导致智能体难以对未见状态规划动作，是分布偏移问题的核心挑战。
  2. 论文提出离线到在线的模仿学习框架，离线阶段扩充演示数据，在线阶段自监督学习，提升策略的鲁棒性和适应性。
  3. 实验结果表明，该方法在MuJoCo环境中，相比基线算法，对分布偏移具有更强的鲁棒性和更好的在线适应性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种鲁棒的离线到自适应在线模仿学习框架，旨在解决模仿学习中由于专家演示数据覆盖范围有限而导致的分布偏移问题。该框架采用终身、多阶段的学习方案。在离线学习阶段，利用补充演示数据，并通过判别器有效训练策略，从而扩大策略的状态-动作覆盖范围，增强策略对分布偏移的鲁棒性。在随后的在线推理阶段，框架能够检测分布偏移的发生，并利用在线经验进行自监督模仿学习，使策略适应在线环境。在MuJoCo环境中的大量评估表明，与基线算法相比，该方法对分布偏移表现出更好的鲁棒性，并具有更好的在线环境适应性能，证明了该框架在应对分布偏移方面的优越性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人控制中模仿学习面临的分布偏移问题。现有方法依赖有限的专家演示数据，导致策略在训练过程中未遇到的状态下表现不佳，无法泛化到真实环境。这种状态-动作覆盖范围的不足是现有方法的痛点。

核心思路：论文的核心思路是分阶段学习，首先通过离线学习阶段扩大状态-动作覆盖范围，增强策略的鲁棒性；然后在在线学习阶段，通过自监督模仿学习使策略适应新的环境。这种离线到在线的自适应学习方式能够有效缓解分布偏移问题。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：离线学习阶段和在线推理阶段。在离线学习阶段，利用专家演示数据和补充演示数据训练策略，并使用判别器来区分专家数据和补充数据，从而提高训练效率。在线推理阶段，首先检测分布偏移的发生，然后利用在线经验进行自监督模仿学习，更新策略。

关键创新：最重要的技术创新点在于结合了离线学习和在线学习的优势，提出了一种鲁棒自适应的模仿学习框架。与传统的模仿学习方法相比，该框架能够更好地应对分布偏移问题，并具有更强的泛化能力。此外，利用判别器来有效利用补充演示数据也是一个创新点。

关键设计：离线学习阶段，使用生成对抗网络（GAN）的思想，训练一个判别器来区分专家数据和补充数据，并利用判别器的输出来指导策略的学习。在线学习阶段，使用自监督模仿学习，即利用智能体自身的经验作为训练数据，来更新策略。具体的损失函数和网络结构等技术细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文在MuJoCo环境中进行了大量实验，结果表明，与基线算法相比，该方法对分布偏移表现出更好的鲁棒性，并具有更好的在线环境适应性能。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人控制任务，例如自动驾驶、无人机导航、机械臂操作等。通过提高机器人策略的鲁棒性和适应性，可以降低部署成本，提高系统可靠性，并促进机器人在复杂和动态环境中的应用。

📄 摘要（原文）

Distribution shift in imitation learning refers to the problem that the agent cannot plan proper actions for a state that has not been visited during the training. This problem can be largely attributed to the inherently narrow state-action coverage provided by expert demonstrations over the full environment. In this paper, we propose a robust offline to adaptive online imitation learning framework that handles the distribution shift problem in a lifelong, multi-phase scheme. In the offline learning phase, we leverage supplementary demonstrations to broaden the state-action coverage of the policy by utilizing a discriminator to effectively train the policy with supplementary demonstrations, thereby enhancing the robustness of the policy to distribution shift. In the subsequent online inference phase, our framework detects the occurrence of distribution shift and conducts self-supervised imitation learning from online experiences to adapt the policy to the online environments. Through extensive evaluations in MuJoCo environments, we demonstrate that our method exhibits better robustness to distribution shift and better adaptation performance to online environments than the baseline algorithms, which indicates superior performance of our framework against the distribution shift.