Latent Plan Transformer for Trajectory Abstraction: Planning as Latent Space Inference
作者: Deqian Kong, Dehong Xu, Minglu Zhao, Bo Pang, Jianwen Xie, Andrew Lizarraga, Yuhao Huang, Sirui Xie, Ying Nian Wu
分类: cs.LG
发布日期: 2024-02-07 (更新: 2025-08-18)
💡 一句话要点
提出潜在计划变换器以解决长远规划问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 长期规划 潜在变量 轨迹生成 最大似然估计 变换器模型 信用分配 环境适应性
📋 核心要点
- 现有方法在缺乏逐步奖励的情况下难以保持时间一致性，影响长期规划的有效性。
- 提出的潜在计划变换器（LPT）通过潜在变量连接轨迹生成器与最终回报，实现了规划作为推断的理念。
- LPT在多个基准测试中表现出色，能够从次优轨迹中发现更优决策，展现出在细致信用分配和环境适应性方面的能力。
📝 摘要（中文）
在追求长期回报的任务中，规划至关重要。本文研究了基于生成建模的规划，利用从离线强化学习中重新利用的数据集。我们识别到在缺乏逐步奖励的情况下，时间一致性是一个关键技术挑战。我们提出了潜在计划变换器（LPT），该模型利用潜在变量将基于变换器的轨迹生成器与最终回报连接。LPT可以通过最大似然估计在轨迹-回报对上进行学习。在学习过程中，潜在变量的后验采样自然地将子轨迹整合成一致的抽象。测试时，潜在变量根据预期回报进行推断，从而实现规划作为推断的理念。实验表明，LPT能够从次优轨迹中发现改进的决策，在多个基准测试中表现出竞争力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在缺乏逐步奖励的情况下，如何保持时间一致性以实现有效的长期规划。现有方法在这一点上存在明显不足，导致规划效果不佳。
核心思路：论文提出的潜在计划变换器（LPT）利用潜在变量将轨迹生成与最终回报相连接，通过最大似然估计进行学习，从而实现规划的推断过程。
技术框架：LPT的整体架构包括轨迹生成器、潜在变量推断模块和回报评估模块。学习过程中，通过后验采样将子轨迹整合为一致的抽象，测试时则根据预期回报推断潜在变量。
关键创新：LPT的核心创新在于将潜在变量推断引入规划过程，提供了一种强有力的替代方案，克服了依赖逐步奖励的传统方法的局限性。
关键设计：在设计上，LPT采用了最大似然估计作为损失函数，网络结构基于变换器架构，能够有效处理轨迹-回报对的学习任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LPT在多个基准测试中表现出色，能够从次优轨迹中发现更优决策。例如，在Gym-Mujoco和Franka Kitchen等环境中，LPT的性能与现有最优方法相当，展现出显著的适应性和决策能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人路径规划、自动驾驶、游戏AI等。通过提高规划的有效性，LPT能够在复杂环境中实现更优决策，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
In tasks aiming for long-term returns, planning becomes essential. We study generative modeling for planning with datasets repurposed from offline reinforcement learning. Specifically, we identify temporal consistency in the absence of step-wise rewards as one key technical challenge. We introduce the Latent Plan Transformer (LPT), a novel model that leverages a latent variable to connect a Transformer-based trajectory generator and the final return. LPT can be learned with maximum likelihood estimation on trajectory-return pairs. In learning, posterior sampling of the latent variable naturally integrates sub-trajectories to form a consistent abstraction despite the finite context. At test time, the latent variable is inferred from an expected return before policy execution, realizing the idea of planning as inference. Our experiments demonstrate that LPT can discover improved decisions from sub-optimal trajectories, achieving competitive performance across several benchmarks, including Gym-Mujoco, Franka Kitchen, Maze2D, and Connect Four. It exhibits capabilities in nuanced credit assignments, trajectory stitching, and adaptation to environmental contingencies. These results validate that latent variable inference can be a strong alternative to step-wise reward prompting.