Diffused Task-Agnostic Milestone Planner

📄 arXiv: 2312.03395v1 📥 PDF

作者: Mineui Hong, Minjae Kang, Songhwai Oh

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-06

备注: 37th Conference on Neural Information Processing Systems

💡 一句话要点

提出基于扩散模型的任务无关里程碑规划器，用于解决长期规划、视觉控制和多任务决策问题。

🎯 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: 扩散模型 里程碑规划 离线强化学习 视觉控制 多任务决策 长程规划 潜在空间 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在利用序列建模进行决策问题预测未来轨迹方面表现出潜力，但仍有长期规划、视觉控制和多任务决策等挑战。
  2. 本文提出一种基于扩散模型的里程碑规划器，通过在潜在空间中规划一系列里程碑，引导智能体完成任务，实现高效的长期规划和视觉控制。
  3. 实验结果表明，该方法在离线强化学习基准测试和视觉操作环境中，优于离线RL方法，并在视觉操作基准测试中达到最先进的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用基于扩散的生成序列模型来规划潜在空间中的一系列里程碑，并引导智能体遵循这些里程碑以完成给定任务的方法。该方法能够学习与控制相关的、低维的里程碑潜在表示，从而高效地执行长期规划和基于视觉的控制。此外，该方法利用扩散模型的生成灵活性，为多任务决策规划多样化的轨迹。在离线强化学习（RL）基准测试和视觉操作环境中验证了该方法。结果表明，该方法在解决长程、稀疏奖励任务和多任务问题方面优于离线RL方法，并在最具挑战性的基于视觉的操作基准测试中实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于序列建模的决策方法在长期规划、视觉控制和多任务决策等复杂场景中面临挑战。尤其是在长程、稀疏奖励任务中，智能体难以有效地探索和学习到最优策略。此外，现有方法在处理多任务时，往往需要针对每个任务单独训练模型，泛化能力有限。

核心思路：本文的核心思路是利用扩散模型的生成能力，在低维潜在空间中规划一系列里程碑，并将这些里程碑作为智能体的指导信号。通过学习控制相关的潜在表示，可以有效地进行长期规划和视觉控制。扩散模型的生成灵活性使得模型能够为不同的任务生成多样化的轨迹，从而实现多任务决策。

技术框架：该方法主要包含两个阶段：里程碑规划阶段和轨迹执行阶段。在里程碑规划阶段，使用扩散模型生成一系列里程碑，这些里程碑位于一个低维的潜在空间中。在轨迹执行阶段，智能体通过控制策略，逐步逼近这些里程碑，从而完成任务。整体框架可以看作是一个分层控制结构，高层负责规划里程碑，低层负责执行轨迹。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将扩散模型应用于里程碑规划，并学习控制相关的潜在表示。与传统的基于优化的规划方法相比，扩散模型具有更强的生成能力和灵活性，能够生成多样化的轨迹。与直接预测轨迹的方法相比，里程碑规划能够有效地降低问题的复杂度，提高规划效率。

关键设计：在扩散模型的训练过程中，使用了控制相关的损失函数，以确保生成的里程碑与智能体的控制能力相匹配。具体来说，可以设计一个判别器，用于判断生成的里程碑是否可以被智能体到达。此外，还可以使用对比学习等方法，学习里程碑之间的相似性和差异性，从而提高规划的效率和鲁棒性。

📊 实验亮点

该方法在离线强化学习基准测试中，相较于现有离线RL方法，在长程、稀疏奖励任务上取得了显著的性能提升。在视觉操作环境中，该方法在最具挑战性的基准测试中实现了最先进的性能，表明其在处理复杂视觉输入和控制任务方面的优越性。具体数据提升幅度未知，但摘要中明确指出优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、游戏AI等领域。在机器人导航中，可以利用该方法规划机器人在复杂环境中的运动轨迹。在自动驾驶中，可以利用该方法规划车辆在城市道路上的行驶路线。在游戏AI中，可以利用该方法控制游戏角色完成各种任务。该方法具有广泛的应用前景和实际价值。

📄 摘要（原文）

Addressing decision-making problems using sequence modeling to predict future trajectories shows promising results in recent years. In this paper, we take a step further to leverage the sequence predictive method in wider areas such as long-term planning, vision-based control, and multi-task decision-making. To this end, we propose a method to utilize a diffusion-based generative sequence model to plan a series of milestones in a latent space and to have an agent to follow the milestones to accomplish a given task. The proposed method can learn control-relevant, low-dimensional latent representations of milestones, which makes it possible to efficiently perform long-term planning and vision-based control. Furthermore, our approach exploits generation flexibility of the diffusion model, which makes it possible to plan diverse trajectories for multi-task decision-making. We demonstrate the proposed method across offline reinforcement learning (RL) benchmarks and an visual manipulation environment. The results show that our approach outperforms offline RL methods in solving long-horizon, sparse-reward tasks and multi-task problems, while also achieving the state-of-the-art performance on the most challenging vision-based manipulation benchmark.