Domain Adaptation with Adaptive Imagination for Visual Reinforcement Learning under Limited Target Data

📄 arXiv: 2606.30192v1 📥 PDF

作者: Hyunwoo Park, Sang-Hyun Lee

分类: cs.AI

发布日期: 2026-06-29

备注: 28 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出AIDA框架以解决有限目标数据下的视觉强化学习问题

🎯 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: 领域适应 视觉强化学习 自适应想象 模拟到现实 数据稀缺 深度学习 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有的领域适应方法在目标数据有限的情况下性能显著下降，无法有效解决模拟到现实的迁移问题。
  2. 本文提出AIDA框架，通过自适应想象生成可靠的想象轨迹，增强有限的目标数据，而无需额外与目标环境交互。
  3. 实验结果显示，AIDA在多个任务中表现优异，成功学习到语义丰富的状态表示，超越了现有基线方法。

📝 摘要（中文）

模拟到现实的迁移仍然是强化学习中的一大障碍，尤其是在基于视觉的控制中，图像观测加剧了模拟与现实世界之间的状态分布偏移。现有的领域适应方法通常假设有大量目标数据可用，但在实际应用中，这种数据通常有限。为了解决这一挑战，本文提出了AIDA（自适应想象领域适应框架），该框架在缺乏目标数据的情况下进行视觉强化学习的领域适应。AIDA的核心思想是自适应想象，通过生成可靠且语义丰富的想象轨迹来增强有限的目标数据。实验结果表明，AIDA在五个MuJoCo任务和两个Gymnasium-Robotics任务中均优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在有限目标数据情况下，视觉强化学习中的模拟到现实迁移问题。现有方法通常依赖大量目标数据，导致在数据稀缺时性能显著下降。

核心思路：AIDA框架的核心思路是自适应想象，通过生成可靠的想象轨迹来增强有限的目标数据。这种方法能够在不与目标环境进行额外交互的情况下，提升模型的适应能力。

技术框架：AIDA的整体架构包括一个分布偏移感知的判别器和自一致性损失模块。判别器用于截断那些低置信度的想象轨迹，而自一致性损失则通过对状态和图像观测之间的差异进行惩罚，提供额外的适应信号。

关键创新：AIDA的主要创新在于自适应想象的引入，通过生成可靠的想象轨迹并引入自一致性损失，显著提升了模型在有限目标数据下的表现。这一方法与传统依赖大量目标数据的领域适应方法本质上不同。

关键设计：AIDA设计了一个分布偏移感知的判别器，能够有效识别并截断不可靠的想象轨迹。同时，引入的自一致性损失函数通过循环状态和图像观测之间的关系，确保生成的状态表示具有语义一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AIDA在五个MuJoCo任务和两个Gymnasium-Robotics任务中均超越了基线方法，特别是在目标数据有限的情况下，AIDA的表现提升幅度显著，展示了自适应想象的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在机器人控制、自动驾驶和智能监控等领域。通过有效的领域适应，AIDA能够在数据稀缺的情况下，提升模型的适应能力和性能，推动这些领域的实际应用进展。

📄 摘要（原文）

Sim-to-real transfer remains a major obstacle for reinforcement learning (RL), especially for vision-based control where image observations exacerbate the state-distribution shift between simulation and the real world. Domain adaptation (DA) is a promising remedy for this challenge. Prior sim-to-real DA works have demonstrated encouraging results, yet these approaches typically assume substantially more target data, which is not available in practice. Indeed, their performance degrades significantly when the target data budget is reduced. To address this challenge, we propose AIDA (Adaptive Imagination for Domain Adaptation), a domain adaptation framework for visual reinforcement learning that addresses sim-to-real transfer under scarce target data without requiring additional interaction with the target environment. Our key idea is adaptive imagination: generating reliable and semantic imagination rollouts to augment limited target data. Specifically, AIDA employs a distribution-shift-aware discriminator that truncates rollouts when imagined transitions drift into low-confidence regions, so that only reliable transitions contribute to the augmentation. On these reliable transitions, AIDA introduces a self-consistency loss that cycles through state -> image observation -> state, penalizing discrepancies between the original and reconstructed states. This provides additional adaptation signals beyond the scarce target data. Our experiments demonstrate that adaptive imagination effectively truncates unreliable rollouts. By enforcing a self-consistency loss on the resulting reliable transitions, AIDA learns semantically meaningful state representations and outperforms baselines across five MuJoCo tasks and two Gymnasium-Robotics tasks.