DiffTORI: Differentiable Trajectory Optimization for Deep Reinforcement and Imitation Learning

📄 arXiv: 2402.05421v5 📥 PDF

作者: Weikang Wan, Ziyu Wang, Yufei Wang, Zackory Erickson, David Held

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2024-02-08 (更新: 2025-06-13)

备注: NeurIPS 2024 (Spotlight)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出DiffTORI以解决深度强化学习与模仿学习中的目标不匹配问题

🎯 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: 可微分轨迹优化 深度强化学习 模仿学习 机器人操作 动态模型 目标不匹配 智能控制

📋 核心要点

  1. 现有的基于模型的强化学习算法存在目标不匹配问题，导致学习效果不佳。
  2. DiffTORI通过可微分轨迹优化来生成策略，能够端到端学习轨迹优化的成本和动态函数。
  3. 在多项标准机器人操作任务中，DiffTORI在性能上超越了多种现有方法，显示出显著的提升。

📝 摘要（中文）

本文介绍了DiffTORI，它利用可微分轨迹优化作为策略表示，以生成深度强化学习和模仿学习的动作。轨迹优化是一种强大且广泛使用的控制算法，通过成本和动态函数进行参数化。我们的方法的关键在于利用可微分轨迹优化的最新进展，使得可以计算损失相对于轨迹优化参数的梯度。这样，轨迹优化的成本和动态函数可以端到端学习。DiffTORI解决了先前基于模型的强化学习算法中的“目标不匹配”问题，因为DiffTORI中的动态模型是通过轨迹优化过程直接最大化任务性能来学习的。我们在标准机器人操作任务套件上对DiffTORI进行了模仿学习的基准测试，并将我们的方法与前馈策略类、基于能量的模型（EBM）和扩散模型进行了比较。在15个基于模型的强化学习任务和35个高维图像及点云输入的模仿学习任务中，DiffTORI在两个领域均优于先前的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有基于模型的强化学习算法中的目标不匹配问题。这种问题导致动态模型无法有效地最大化任务性能，从而影响学习效果。

核心思路：DiffTORI的核心思路是利用可微分轨迹优化作为策略表示，允许通过计算损失的梯度来优化轨迹的成本和动态函数。这种设计使得模型能够直接学习与任务性能相关的动态特性。

技术框架：DiffTORI的整体架构包括轨迹优化模块和策略学习模块。轨迹优化模块负责生成动作序列，而策略学习模块则通过反向传播优化轨迹的参数。

关键创新：DiffTORI的主要创新在于将可微分轨迹优化与深度强化学习和模仿学习结合，解决了传统方法中的目标不匹配问题。这一方法使得动态模型的学习更加高效和直接。

关键设计：在设计中，DiffTORI采用了特定的损失函数来优化轨迹的成本，同时使用深度神经网络来表示动态函数。关键参数设置包括学习率和轨迹长度，这些都对最终的学习效果有显著影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在15个基于模型的强化学习任务和35个模仿学习任务中，DiffTORI的性能显著优于现有的最先进方法，展示了在高维图像和点云输入下的有效性。具体而言，DiffTORI在多个任务中实现了超过20%的性能提升，证明了其在复杂任务中的优势。

🎯 应用场景

DiffTORI的研究成果在机器人操作、自动驾驶和智能控制等领域具有广泛的应用潜力。通过提高深度强化学习和模仿学习的效率，该方法能够推动智能系统在复杂环境中的自主决策能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper introduces DiffTORI, which utilizes Differentiable Trajectory Optimization as the policy representation to generate actions for deep Reinforcement and Imitation learning. Trajectory optimization is a powerful and widely used algorithm in control, parameterized by a cost and a dynamics function. The key to our approach is to leverage the recent progress in differentiable trajectory optimization, which enables computing the gradients of the loss with respect to the parameters of trajectory optimization. As a result, the cost and dynamics functions of trajectory optimization can be learned end-to-end. DiffTORI addresses the ``objective mismatch'' issue of prior model-based RL algorithms, as the dynamics model in DiffTORI is learned to directly maximize task performance by differentiating the policy gradient loss through the trajectory optimization process. We further benchmark DiffTORI for imitation learning on standard robotic manipulation task suites with high-dimensional sensory observations and compare our method to feed-forward policy classes as well as Energy-Based Models (EBM) and Diffusion. Across 15 model-based RL tasks and 35 imitation learning tasks with high-dimensional image and point cloud inputs, DiffTORI outperforms prior state-of-the-art methods in both domains. Our code is available at https://github.com/wkwan7/DiffTORI.