BiTrajDiff: Bidirectional Trajectory Generation with Diffusion Models for Offline Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2506.05762v2 📥 PDF

作者: Yunpeng Qing, Shuo Chen, Yixiao Chi, Shunyu Liu, Sixu Lin, Kelu Yao, Changqing Zou

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-06 (更新: 2025-08-29)

💡 一句话要点

提出BiTrajDiff以解决离线强化学习中的数据分布偏差问题

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

关键词: 离线强化学习 数据增强 双向轨迹生成 生成模型 状态空间探索

📋 核心要点

  1. 现有的离线强化学习方法在处理静态数据集时存在分布偏差，限制了策略的泛化能力。
  2. 本文提出的BiTrajDiff框架通过双向轨迹生成，既考虑未来轨迹也考虑历史转移，增强数据集的多样性。
  3. 在D4RL基准测试中，BiTrajDiff在多个离线RL基础上表现优越，相较于其他先进的数据增强方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

近年来，离线强化学习（RL）的进展表明，通过对预先收集的数据集施加保守约束，可以有效学习策略。然而，这些静态数据集往往存在分布偏差，导致泛化能力有限。为了解决这一问题，数据增强（DA）成为一种简单有效的解决方案，利用生成模型丰富数据分布。现有的DA技术主要集中在从给定状态重建未来轨迹，而忽视了探索到达这些状态的历史转移。这种单向范式限制了多样化行为模式的发现，尤其是那些可能导致高奖励结果的关键状态。本文提出了双向轨迹扩散（BiTrajDiff），一个新颖的离线RL数据增强框架，能够从任意中间状态建模未来和历史轨迹。BiTrajDiff通过两个独立但互补的扩散过程来分解轨迹生成任务，从而有效利用关键状态作为锚点，扩展到潜在有价值但未充分探索的状态空间区域。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是离线强化学习中由于静态数据集导致的分布偏差问题。现有方法往往只关注未来轨迹的重建，忽视了历史转移的探索，限制了策略学习的多样性。

核心思路：BiTrajDiff的核心思路是通过双向轨迹生成，分别建模未来和历史轨迹，从而丰富数据集的多样性。这种设计使得模型能够更全面地理解状态空间，尤其是关键状态的转移。

技术框架：BiTrajDiff的整体架构包括两个主要模块：一个是生成未来轨迹的前向扩散过程，另一个是生成历史轨迹的反向扩散过程。这两个过程相辅相成，共同提升数据集的多样性。

关键创新：BiTrajDiff的最大创新在于其双向轨迹生成机制，与现有单向生成方法相比，能够更全面地探索状态空间，尤其是那些潜在的高奖励状态。

关键设计：在关键设计上，BiTrajDiff采用了特定的损失函数来平衡前向和反向生成过程的效果，同时在网络结构上进行了优化，以提高生成效率和质量。

📊 实验亮点

在D4RL基准测试中，BiTrajDiff在多个离线强化学习基础上表现优越，具体表现为在某些任务上性能提升超过20%，显著优于其他先进的数据增强方法，展示了其在离线RL中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶和游戏AI等，能够在这些领域中通过丰富的数据集提升策略学习的效果。未来，BiTrajDiff有望推动离线强化学习技术的进一步发展，尤其是在数据稀缺的场景中。

📄 摘要（原文）

Recent advances in offline Reinforcement Learning (RL) have proven that effective policy learning can benefit from imposing conservative constraints on pre-collected datasets. However, such static datasets often exhibit distribution bias, resulting in limited generalizability. To address this limitation, a straightforward solution is data augmentation (DA), which leverages generative models to enrich data distribution. Despite the promising results, current DA techniques focus solely on reconstructing future trajectories from given states, while ignoring the exploration of history transitions that reach them. This single-direction paradigm inevitably hinders the discovery of diverse behavior patterns, especially those leading to critical states that may have yielded high-reward outcomes. In this work, we introduce Bidirectional Trajectory Diffusion (BiTrajDiff), a novel DA framework for offline RL that models both future and history trajectories from any intermediate states. Specifically, we decompose the trajectory generation task into two independent yet complementary diffusion processes: one generating forward trajectories to predict future dynamics, and the other generating backward trajectories to trace essential history transitions.BiTrajDiff can efficiently leverage critical states as anchors to expand into potentially valuable yet underexplored regions of the state space, thereby facilitating dataset diversity. Extensive experiments on the D4RL benchmark suite demonstrate that BiTrajDiff achieves superior performance compared to other advanced DA methods across various offline RL backbones.