Learning from Observation: A Survey of Recent Advances

📄 arXiv: 2509.19379v1 📥 PDF

作者: Returaj Burnwal, Hriday Mehta, Nirav Pravinbhai Bhatt, Balaraman Ravindran

分类: cs.LG, cs.AI, cs.RO, stat.ML

发布日期: 2025-09-20

💡 一句话要点

学习自观察：无需专家动作的模仿学习最新进展综述

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

关键词: 模仿学习 学习自观察 状态模仿学习 强化学习 机器人 行为克隆 离线强化学习

📋 核心要点

  1. 传统模仿学习依赖专家动作，但在许多实际场景中，获取专家动作非常困难，限制了其应用。
  2. 本文提出一个学习自观察(LfO)的框架，重点研究仅利用专家状态信息进行模仿学习的方法。
  3. 该综述对现有LfO方法进行分类和分析，并探讨了与离线强化学习等相关领域的联系，为未来研究指明方向。

📝 摘要（中文）

模仿学习(IL)算法提供了一种有效的训练智能体的方法，通过模仿专家的行为而无需奖励函数。IL算法通常需要访问专家演示中的状态和动作信息。虽然专家动作可以提供详细的指导，但对于专家动作难以获得的实际应用，需要这种动作信息可能是不切实际的。为了解决这个限制，学习自观察(LfO)或仅状态模仿学习(SOIL)的概念最近受到了关注，其中模仿者只能访问专家状态访问信息。在本文中，我们提出了一个LfO框架，并使用它来调查和分类现有的LfO方法，包括它们的轨迹构建、假设和算法的设计选择。本综述还联系了几个相关领域，如离线强化学习、基于模型的强化学习和分层强化学习。最后，我们使用我们的框架来识别开放问题，并提出未来的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决模仿学习中对专家动作依赖的问题。现有模仿学习方法通常需要专家状态和动作信息，但在许多实际场景中，获取专家动作数据非常困难或成本高昂。这限制了模仿学习在这些场景中的应用。因此，如何仅利用专家状态信息进行有效的模仿学习是一个重要的研究问题。

核心思路：论文的核心思路是研究学习自观察(LfO)或仅状态模仿学习(SOIL)方法。这些方法旨在仅通过观察专家的状态访问信息来训练智能体，而无需专家的动作信息。通过这种方式，可以降低对专家数据的要求，扩大模仿学习的应用范围。

技术框架：论文提出了一个LfO的通用框架，用于分析和分类现有的LfO方法。该框架主要关注以下几个方面：轨迹构建（如何从专家状态信息中构建轨迹）、假设（对环境和专家行为的假设）以及算法设计选择（例如，使用何种优化算法）。该框架还探讨了LfO与离线强化学习、基于模型的强化学习和分层强化学习等相关领域的联系。

关键创新：论文的主要创新在于对现有LfO方法进行了系统的分类和分析，并提出了一个通用的LfO框架。该框架有助于理解不同LfO方法之间的联系和区别，并为未来的研究提供指导。此外，论文还指出了LfO领域的一些开放问题和未来研究方向。

关键设计：论文没有提出具体的算法或模型，而是一个综述性的框架。因此，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，论文讨论了不同LfO方法在轨迹构建、假设和算法设计选择方面的差异，这些都可以被认为是关键的设计考虑因素。

📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，主要贡献在于对现有学习自观察(LfO)方法进行了系统的分类和分析，并提出了一个通用的LfO框架。论文没有提供具体的实验结果，而是对不同方法的优缺点进行了比较，并指出了未来的研究方向。因此，亮点在于其对该领域的全面总结和对未来研究的展望。

🎯 应用场景

学习自观察(LfO)技术在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域具有广泛的应用前景。例如，在机器人控制中，可以通过观察人类专家的操作视频来训练机器人完成复杂的任务，而无需人工示教或编程。在自动驾驶中，可以利用大量的驾驶数据来训练自动驾驶系统，提高其安全性和可靠性。在游戏AI中，可以通过模仿优秀玩家的操作来训练游戏AI，提高其游戏水平。

📄 摘要（原文）

Imitation Learning (IL) algorithms offer an efficient way to train an agent by mimicking an expert's behavior without requiring a reward function. IL algorithms often necessitate access to state and action information from expert demonstrations. Although expert actions can provide detailed guidance, requiring such action information may prove impractical for real-world applications where expert actions are difficult to obtain. To address this limitation, the concept of learning from observation (LfO) or state-only imitation learning (SOIL) has recently gained attention, wherein the imitator only has access to expert state visitation information. In this paper, we present a framework for LfO and use it to survey and classify existing LfO methods in terms of their trajectory construction, assumptions and algorithm's design choices. This survey also draws connections between several related fields like offline RL, model-based RL and hierarchical RL. Finally, we use our framework to identify open problems and suggest future research directions.