A Comprehensive Survey of Cross-Domain Policy Transfer for Embodied Agents
作者: Haoyi Niu, Jianming Hu, Guyue Zhou, Xianyuan Zhan
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-02-07 (更新: 2024-08-27)
备注: IJCAI 2024
💡 一句话要点
系统评估跨域策略迁移以应对数据不足问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 跨域迁移 策略迁移 机器人学习 数据不足 领域差距 具身人工智能 方法论
📋 核心要点
- 现有方法在跨域策略迁移中面临数据不足和领域差异等挑战，影响了模型的有效性和适应性。
- 论文通过系统回顾现有的跨域策略迁移方法，提出了对领域差距的细致分类和设计考虑，以指导未来研究。
- 研究总结了当前方法的局限性，并提出未来研究方向，旨在推动跨域策略迁移的理论与实践进展。
📝 摘要（中文）
随着机器人学习和具身人工智能领域的快速发展，对大量数据的需求日益增加。然而，由于数据收集过程成本高昂且安全要求严格，从目标领域收集足够的无偏数据仍然是一个挑战。因此，研究人员常常依赖于来自易获取源领域（如仿真和实验室环境）的数据，以实现成本效益的数据获取和快速模型迭代。然而，这些源领域的环境和具身特征与目标领域存在显著差异，突显了有效的跨域策略迁移方法的必要性。本文系统回顾了现有的跨域策略迁移方法，通过对领域差距的细致分类，概括了每种问题设置的总体见解和设计考虑，并讨论了跨域策略迁移问题中使用的关键方法论，最后总结了当前范式无法解决的开放挑战，并探讨了该领域的潜在未来方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决跨域策略迁移中的数据不足和领域差异问题。现有方法往往无法有效应对源领域与目标领域之间的显著差异，导致迁移效果不佳。
核心思路：论文提出通过系统分类领域差距，深入分析不同问题设置的设计考虑，从而为跨域策略迁移提供更为有效的解决方案。这样的设计能够帮助研究者更好地理解和应对不同领域间的挑战。
技术框架：整体架构包括对现有跨域策略迁移方法的系统回顾、领域差距的分类、关键方法论的讨论以及开放挑战的总结。主要模块包括文献综述、分类框架和未来方向探讨。
关键创新：最重要的技术创新在于对领域差距的细致分类和设计考虑，这一方法论框架为后续研究提供了新的视角和指导，与现有方法相比，强调了领域特征的多样性和复杂性。
关键设计：论文中涉及的关键设计包括对不同领域间的差距进行系统分类，提出了相应的设计考虑，并在此基础上讨论了适用的技术方法和未来研究方向。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究通过系统回顾和分类，提出了针对跨域策略迁移的有效方法论框架，强调了领域差距的多样性。虽然具体的实验数据未提供，但该框架为后续研究提供了重要的理论基础和实践指导。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人学习、自动驾驶、智能制造等，能够为这些领域中的数据不足问题提供有效的解决方案。通过跨域策略迁移，能够加速模型的训练和迭代，提高系统的适应性和鲁棒性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
The burgeoning fields of robot learning and embodied AI have triggered an increasing demand for large quantities of data. However, collecting sufficient unbiased data from the target domain remains a challenge due to costly data collection processes and stringent safety requirements. Consequently, researchers often resort to data from easily accessible source domains, such as simulation and laboratory environments, for cost-effective data acquisition and rapid model iteration. Nevertheless, the environments and embodiments of these source domains can be quite different from their target domain counterparts, underscoring the need for effective cross-domain policy transfer approaches. In this paper, we conduct a systematic review of existing cross-domain policy transfer methods. Through a nuanced categorization of domain gaps, we encapsulate the overarching insights and design considerations of each problem setting. We also provide a high-level discussion about the key methodologies used in cross-domain policy transfer problems. Lastly, we summarize the open challenges that lie beyond the capabilities of current paradigms and discuss potential future directions in this field.