PRIME: Scaffolding Manipulation Tasks with Behavior Primitives for Data-Efficient Imitation Learning

📄 arXiv: 2403.00929v3 📥 PDF

作者: Tian Gao, Soroush Nasiriany, Huihan Liu, Quantao Yang, Yuke Zhu

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-01 (更新: 2024-08-17)

💡 一句话要点

提出PRIME框架以提高模仿学习的数据效率

🎯 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: 模仿学习 机器人操作 数据效率 行为原语 控制策略 多阶段任务 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法在长时间任务中样本复杂性高，导致错误累积，影响任务成功率。
  2. PRIME框架通过将任务演示分解为原始行为序列，学习高层控制策略，从而提高数据效率。
  3. 实验结果显示，PRIME在多阶段操作任务中成功率显著提升，优于现有最先进方法。

📝 摘要（中文）

模仿学习在使机器人掌握复杂操作行为方面展现出巨大潜力。然而，这些算法在长时间任务中面临高样本复杂性的问题，导致错误在任务过程中不断累积。本文提出了PRIME（基于原始行为的模仿学习框架），旨在通过将任务演示分解为原始行为序列，从而提高模仿学习的数据效率。随后，学习一个高层控制策略以通过模仿学习对原始行为进行排序。实验结果表明，PRIME在多阶段操作任务中显著提高了性能，在仿真中成功率比最先进的基线高出10-34%，在物理硬件上则高出20-48%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决模仿学习在长时间操作任务中样本复杂性高的问题。现有方法在处理复杂任务时，错误会在任务过程中不断累积，导致成功率降低。

核心思路：PRIME框架的核心思想是通过将复杂任务分解为简单的原始行为序列，降低学习的难度，并通过模仿学习来训练高层控制策略，以实现更高的数据效率。

技术框架：PRIME的整体架构包括两个主要模块：第一模块是将任务演示分解为原始行为序列，第二模块是学习高层控制策略以对这些原始行为进行排序。整个流程通过模仿学习来实现。

关键创新：PRIME的主要创新在于其原始行为的分解方法，这一方法与传统的直接模仿学习方法本质上不同，能够有效减少样本需求并提高学习效率。

关键设计：在设计中，PRIME采用了特定的损失函数来优化高层控制策略，并在网络结构上进行了调整，以适应原始行为的学习和序列化过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PRIME在多阶段操作任务中表现优异，相较于最先进的基线，仿真环境中的成功率提高了10-34%，而在物理硬件上则提高了20-48%，显示出其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人以及任何需要复杂操作的自动化系统。通过提高模仿学习的数据效率，PRIME能够加速机器人在真实环境中的学习过程，降低训练成本，提升实际应用的可行性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Imitation learning has shown great potential for enabling robots to acquire complex manipulation behaviors. However, these algorithms suffer from high sample complexity in long-horizon tasks, where compounding errors accumulate over the task horizons. We present PRIME (PRimitive-based IMitation with data Efficiency), a behavior primitive-based framework designed for improving the data efficiency of imitation learning. PRIME scaffolds robot tasks by decomposing task demonstrations into primitive sequences, followed by learning a high-level control policy to sequence primitives through imitation learning. Our experiments demonstrate that PRIME achieves a significant performance improvement in multi-stage manipulation tasks, with 10-34% higher success rates in simulation over state-of-the-art baselines and 20-48% on physical hardware.