Sim-to-Real Causal Transfer: A Metric Learning Approach to Causally-Aware Interaction Representations
作者: Ahmad Rahimi, Po-Chien Luan, Yuejiang Liu, Frano Rajič, Alexandre Alahi
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.MA, cs.RO
发布日期: 2023-12-07 (更新: 2025-06-11)
备注: CVPR 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出因果感知度量学习方法，提升多智能体交互表示的Sim-to-Real迁移能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 因果推理 度量学习 多智能体交互 Sim-to-Real 表示学习 行人轨迹预测 跨域学习
📋 核心要点
- 现有方法在多智能体交互建模中，难以有效捕捉智能体间复杂的因果关系，限制了模型的泛化能力。
- 提出一种基于度量学习的因果感知表示方法，利用因果标注信息来约束学习过程，提升模型对因果关系的理解。
- 通过Sim-to-Real迁移实验验证了该方法的有效性，即使在真实数据缺乏因果标注时，也能显著提升模型性能。
📝 摘要（中文）
本文深入研究了多智能体交互表示的因果感知能力，尤其是在运动预测和人群导航等问题中。研究首先对CausalAgents基准测试中的非因果鲁棒性概念提出了质疑，表明现有表示已经部分能够抵抗非因果智能体的扰动，但对涉及中介智能体的间接因果效应建模仍然具有挑战性。为了解决这个问题，本文提出了一种度量学习方法，利用因果标注来正则化潜在表示，提高因果感知能力和分布外鲁棒性。此外，还提出了一种通过跨域多任务学习实现的Sim-to-Real因果迁移方法。在行人数据集上的实验表明，即使在缺乏真实世界因果标注的情况下，该方法也能显著提高泛化能力。这项工作为多智能体交互的因果感知表示的挑战和途径提供了一个新的视角。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在多智能体交互建模中，对于智能体之间的因果关系建模不足，导致模型在面对新的环境或扰动时，泛化能力较差。尤其是在真实场景中，因果关系往往更加复杂，难以直接观测和建模。CausalAgents基准测试虽然关注了因果鲁棒性，但仍存在局限性，例如对间接因果效应的建模不足。
核心思路：本文的核心思路是利用因果标注信息来指导表示学习过程，从而使模型能够更好地理解和捕捉智能体之间的因果关系。通过度量学习，将具有相似因果关系的样本在潜在空间中拉近，反之则推远，从而学习到更具因果感知能力的表示。这种表示能够更好地应对环境变化和扰动，提高模型的泛化能力。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：因果感知表示学习和Sim-to-Real因果迁移。在因果感知表示学习阶段，利用模拟环境中的因果标注信息，通过度量学习训练一个因果感知的表示模型。在Sim-to-Real因果迁移阶段，采用跨域多任务学习，将模拟环境中学习到的因果知识迁移到真实环境中，从而提高模型在真实场景中的泛化能力。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将因果标注信息融入到表示学习过程中，从而使模型能够学习到更具因果感知能力的表示。与传统的表示学习方法相比，该方法能够更好地捕捉智能体之间的因果关系，提高模型在复杂环境中的鲁棒性和泛化能力。此外，提出的Sim-to-Real因果迁移方法，能够在缺乏真实世界因果标注的情况下，有效地将模拟环境中的知识迁移到真实环境中。
关键设计：在度量学习中，设计了合适的损失函数，例如Triplet Loss或Contrastive Loss，来约束潜在表示空间。损失函数的设计需要考虑如何有效地利用因果标注信息，例如，可以将具有相同因果关系的样本视为正样本对，将具有不同因果关系的样本视为负样本对。在Sim-to-Real迁移中，采用了多任务学习框架，将模拟环境和真实环境中的任务联合训练，从而实现知识迁移。具体的网络结构可以根据具体任务进行选择，例如可以使用图神经网络来建模智能体之间的交互关系。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在因果感知能力和分布外鲁棒性方面均优于现有方法。在行人数据集上的Sim-to-Real迁移实验中，即使在缺乏真实世界因果标注的情况下，该方法也能显著提高模型的泛化能力。具体的性能提升幅度取决于数据集和任务，但总体而言，该方法能够有效地提高模型的鲁棒性和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、人群行为分析等领域。通过提升模型对因果关系的理解，可以提高系统在复杂环境中的决策能力和安全性。例如，在自动驾驶中，可以更好地预测行人的行为，从而避免交通事故。在机器人导航中，可以更好地理解环境中的因果关系，从而规划出更合理的路径。
📄 摘要（原文）
Modeling spatial-temporal interactions among neighboring agents is at the heart of multi-agent problems such as motion forecasting and crowd navigation. Despite notable progress, it remains unclear to which extent modern representations can capture the causal relationships behind agent interactions. In this work, we take an in-depth look at the causal awareness of these representations, from computational formalism to real-world practice. First, we cast doubt on the notion of non-causal robustness studied in the recent CausalAgents benchmark. We show that recent representations are already partially resilient to perturbations of non-causal agents, and yet modeling indirect causal effects involving mediator agents remains challenging. To address this challenge, we introduce a metric learning approach that regularizes latent representations with causal annotations. Our controlled experiments show that this approach not only leads to higher degrees of causal awareness but also yields stronger out-of-distribution robustness. To further operationalize it in practice, we propose a sim-to-real causal transfer method via cross-domain multi-task learning. Experiments on pedestrian datasets show that our method can substantially boost generalization, even in the absence of real-world causal annotations. We hope our work provides a new perspective on the challenges and pathways towards causally-aware representations of multi-agent interactions. Our code is available at https://github.com/vita-epfl/CausalSim2Real.