Causal Object-Centric Models for Planning with Monte Carlo Tree Search

📄 arXiv: 2606.14418v1 📥 PDF

作者: Rodion Vakhitov, Leonid Ugadiarov, Alexey Skrynnik, Aleksandr Panov

分类: cs.AI, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2026-06-12

💡 一句话要点

提出COMET以提升基于蒙特卡洛树搜索的规划效率

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

关键词: 因果建模 对象中心 强化学习 蒙特卡洛树搜索 规划算法 变换器模型 动作融合 动态环境

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在复杂环境中的规划效率较低，尤其是在处理对象交互时。
  2. COMET通过结合对象中心编码器和变换器世界模型，采用新颖的动作-槽融合机制来提升规划能力。
  3. 在多个基准任务中，COMET在训练初期的表现优于现有的对象中心和单一基线，显示出显著的提升。

📝 摘要（中文）

本文介绍了COMET（因果对象中心模型），这是一种基于模型的强化学习算法，能够在结构化的潜在空间中执行蒙特卡洛树搜索。COMET将一个冻结的无监督对象中心编码器与基于变换器的世界模型相结合，通过一种新颖的动作-槽融合机制将动作绑定到对象上，从而用于槽过渡预测。策略和价值头部使用对象因果注意力，通过学习的每个槽相关性分数调节令牌交互，使决策集中在与任务相关的实体上。COMET为MuZero风格的潜在规划添加了显式的对象级归纳偏置。在来自Object-Centric Visual RL基准的八个视觉和动态多样化任务中，COMET在训练早期阶段相比于对象中心和单一基线取得了更高的平均标准化得分。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有强化学习方法在复杂环境中进行有效规划的不足，特别是在对象交互和状态表示方面的挑战。现有方法往往无法充分利用对象信息，导致决策效率低下。

核心思路：COMET的核心思想是将对象中心的编码与变换器模型结合，通过动作-槽融合机制增强对对象的建模能力，从而提高规划的准确性和效率。这样的设计使得模型能够更好地理解和利用环境中的对象信息。

技术框架：COMET的整体架构包括三个主要模块：冻结的无监督对象中心编码器、基于变换器的世界模型和策略/价值头部。编码器负责提取对象特征，世界模型进行状态预测，而策略和价值头部则利用对象因果注意力进行决策。

关键创新：COMET的主要创新在于引入了动作-槽融合机制和对象因果注意力，这使得模型能够在决策过程中更有效地聚焦于与任务相关的对象，从而显著提升了规划性能。

关键设计：在模型设计中，使用了特定的损失函数来优化策略和价值头部的表现，同时通过学习的每个槽相关性分数来调节对象间的交互，确保决策过程的高效性和准确性。该设计使得模型在多样化任务中表现出色。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，COMET在八个视觉和动态多样化任务上表现优异，训练早期阶段的平均标准化得分显著高于对象中心和单一基线，显示出其在规划效率上的明显提升。这一结果表明COMET在复杂任务中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

COMET的研究成果在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域具有广泛的应用潜力。通过提升规划效率，该方法能够使智能体在复杂环境中更快速、准确地做出决策，从而提高任务完成的成功率和效率。未来，COMET可能会推动更多基于对象的强化学习研究，促进智能体在动态环境中的适应能力。

📄 摘要（原文）

We introduce COMET (Causal Object-centric Model for Efficient Tree search), a model-based reinforcement learning algorithm that performs Monte Carlo Tree Search in a slot-structured latent space. COMET pairs a frozen unsupervised object-centric encoder with a transformer-based world model, in which actions are bound to objects through a novel action-slot fusion mechanism that is used in slot transition prediction. Policy and value heads use object-causal attention, modulating token interactions by learned per-slot relevance scores so that decision-making concentrates on task-relevant entities. COMET adds an explicit object-level inductive bias to MuZero-style latent planning. Across eight visually and dynamically diverse tasks from the Object-Centric Visual RL benchmark, ManiSkill, Robosuite, and VizDoom, COMET achieves a higher mean normalized score during the early stages of training compared to object-centric and monolithic baselines.