Robot-Gated Interactive Imitation Learning with Adaptive Intervention Mechanism

📄 arXiv: 2506.09176v1 📥 PDF

作者: Haoyuan Cai, Zhenghao Peng, Bolei Zhou

分类: cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-06-10

备注: ICML 2025 Poster

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出自适应干预机制以降低人类监督负担

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

关键词: 交互模仿学习 自适应干预 机器人控制 专家示范 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的交互模仿学习方法对人类监督者的认知负担较高，限制了其在实际应用中的有效性。
  2. 本文提出的自适应干预机制（AIM）通过代理Q函数动态调整人类干预请求，降低了人类监督的需求。
  3. 实验结果显示，AIM在人工接管成本和学习效率上较基线方法提升了40%，并有效识别安全关键状态。

📝 摘要（中文）

交互模仿学习（IIL）允许智能体通过人类干预获取期望行为，但现有方法对人类监督者的认知负担较高。本文提出了一种新颖的机器人门控IIL算法——自适应干预机制（AIM），该机制学习请求人类示范的自适应标准。AIM利用代理Q函数模拟人类干预规则，并根据智能体与人类行为的一致性调整干预请求。通过在智能体偏离专家时分配高Q值，并在智能体熟练时降低这些值，代理Q函数使智能体能够实时评估与专家的一致性，并在需要时请求帮助。我们的专家参与实验表明，AIM显著减少了专家在连续和离散控制任务中的监控工作。与基于不确定性的基线方法Thrifty-DAgger相比，我们的方法在人工接管成本和学习效率上提高了40%。此外，AIM有效识别安全关键状态以获取专家帮助，从而收集更高质量的专家示范，减少所需的专家数据和环境交互。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有交互模仿学习方法对人类监督者认知负担过重的问题。现有方法往往需要频繁的人工干预，导致效率低下和学习成本高。

核心思路：论文提出的自适应干预机制（AIM）通过学习一个代理Q函数，动态调整智能体请求人类干预的时机，从而减少人类监督的频率和强度。这样的设计使得智能体能够在学习过程中更自主地判断何时需要帮助。

技术框架：AIM的整体架构包括代理Q函数模块和干预请求模块。代理Q函数根据智能体与专家行为的一致性评估当前状态，并决定是否发出干预请求。干预请求模块则根据Q值的高低来调整请求的频率和强度。

关键创新：AIM的核心创新在于其自适应干预机制，通过代理Q函数的设计，智能体能够实时评估与专家的行为一致性，显著降低了人类监督的需求。这一机制与传统的基于不确定性的干预方法有本质区别。

关键设计：在技术细节上，AIM的代理Q函数通过深度学习网络进行训练，损失函数设计为最小化智能体行为与专家行为之间的差异。同时，Q值的动态调整策略确保了智能体在学习过程中能够有效地请求人类干预。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，AIM在人工接管成本和学习效率上较基线方法Thrifty-DAgger提升了40%。此外，AIM能够有效识别安全关键状态，收集更高质量的专家示范，减少了所需的专家数据和环境交互。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和人机协作等场景。通过降低人类监督的需求，AIM可以提高智能体的学习效率和自主性，从而在复杂环境中实现更高效的任务执行。未来，AIM有望在更多实际应用中发挥重要作用，推动智能体的智能化进程。

📄 摘要（原文）

Interactive Imitation Learning (IIL) allows agents to acquire desired behaviors through human interventions, but current methods impose high cognitive demands on human supervisors. We propose the Adaptive Intervention Mechanism (AIM), a novel robot-gated IIL algorithm that learns an adaptive criterion for requesting human demonstrations. AIM utilizes a proxy Q-function to mimic the human intervention rule and adjusts intervention requests based on the alignment between agent and human actions. By assigning high Q-values when the agent deviates from the expert and decreasing these values as the agent becomes proficient, the proxy Q-function enables the agent to assess the real-time alignment with the expert and request assistance when needed. Our expert-in-the-loop experiments reveal that AIM significantly reduces expert monitoring efforts in both continuous and discrete control tasks. Compared to the uncertainty-based baseline Thrifty-DAgger, our method achieves a 40% improvement in terms of human take-over cost and learning efficiency. Furthermore, AIM effectively identifies safety-critical states for expert assistance, thereby collecting higher-quality expert demonstrations and reducing overall expert data and environment interactions needed. Code and demo video are available at https://github.com/metadriverse/AIM.