Decision Transformer as a Foundation Model for Partially Observable Continuous Control

📄 arXiv: 2404.02407v1 📥 PDF

作者: Xiangyuan Zhang, Weichao Mao, Haoran Qiu, Tamer Başar

分类: eess.SY, cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2024-04-03

备注: Submitted to CDC 2024

💡 一句话要点

提出决策变换器作为部分可观测连续控制的基础模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 决策变换器 部分可观测控制 非线性动态系统 低秩适应 控制任务 零-shot泛化 智能控制

📋 核心要点

  1. 现有方法在部分状态可观测的非线性动态系统控制中面临复杂性和标准化不足的挑战。
  2. 本文提出将控制任务视为基于历史数据预测最佳动作，利用决策变换器架构简化控制器设计。
  3. 实验结果显示，DT在多种控制任务中展现出卓越的零-shot泛化能力和快速超越专家的性能。

📝 摘要（中文）

针对非线性动态系统的闭环控制，尤其是在部分状态可观测的情况下，传统方法需要丰富的专家知识和复杂的控制器与估计器设计。本文探讨了决策变换器（DT）架构，将控制任务框架化为基于过去观察、动作和奖励预测当前最佳动作，从而消除了单独设计估计器的需求。通过利用预训练的语言模型（如GPT系列）初始化DT，并使用低秩适应（LoRA）进行控制任务训练，实验表明DT在五个不同控制任务中表现出色，具有显著的零-shot泛化能力，并能在少量示范数据下迅速超越专家性能。这些发现突显了DT作为通用控制应用基础控制器的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决非线性动态系统在部分状态可观测情况下的闭环控制问题。现有方法通常依赖于复杂的控制器和估计器设计，缺乏统一的框架，导致实施困难。

核心思路：论文的核心思路是将控制任务转化为基于历史观察、动作和奖励的当前最佳动作预测，从而消除对单独估计器的需求。这种方法利用了预训练的语言模型的强大能力。

技术框架：整体架构包括使用Generative Pre-trained Transformer（GPT）系列模型初始化决策变换器（DT），然后通过低秩适应（LoRA）进行特定控制任务的训练。主要模块包括数据输入、模型训练和控制输出。

关键创新：最重要的技术创新在于将决策变换器应用于控制任务，利用其强大的序列建模能力来处理动态系统的控制问题。这与传统方法的设计理念有本质区别。

关键设计：在参数设置上，使用了低秩适应技术以减少训练数据需求，损失函数设计上注重优化控制性能，网络结构则基于Transformer架构，确保了模型的灵活性和适应性。

📊 实验亮点

实验结果表明，决策变换器在五个不同的控制任务中表现优异，展现出显著的零-shot泛化能力。在少量示范数据的情况下，DT能够迅速超越传统专家水平，显示出其在控制任务中的强大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括航空航天系统的控制、机器人控制以及其他需要实时决策的动态系统。通过简化控制器设计，能够降低实施复杂性，提高控制系统的效率和可靠性，未来可能在智能控制领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Closed-loop control of nonlinear dynamical systems with partial-state observability demands expert knowledge of a diverse, less standardized set of theoretical tools. Moreover, it requires a delicate integration of controller and estimator designs to achieve the desired system behavior. To establish a general controller synthesis framework, we explore the Decision Transformer (DT) architecture. Specifically, we first frame the control task as predicting the current optimal action based on past observations, actions, and rewards, eliminating the need for a separate estimator design. Then, we leverage the pre-trained language models, i.e., the Generative Pre-trained Transformer (GPT) series, to initialize DT and subsequently train it for control tasks using low-rank adaptation (LoRA). Our comprehensive experiments across five distinct control tasks, ranging from maneuvering aerospace systems to controlling partial differential equations (PDEs), demonstrate DT's capability to capture the parameter-agnostic structures intrinsic to control tasks. DT exhibits remarkable zero-shot generalization abilities for completely new tasks and rapidly surpasses expert performance levels with a minimal amount of demonstration data. These findings highlight the potential of DT as a foundational controller for general control applications.