MTIL: Encoding Full History with Mamba for Temporal Imitation Learning

📄 arXiv: 2505.12410v3 📥 PDF

作者: Yulin Zhou, Yuankai Lin, Fanzhe Peng, Jiahui Chen, Kaiji Huang, Hua Yang, Zhouping Yin

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-18 (更新: 2025-10-15)

备注: Published in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2025. 8 pages, 5 figures

期刊: IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 10, no. 11, pp. 11761-11767, Nov. 2025

DOI: 10.1109/LRA.2025.3615520

💡 一句话要点

提出MTIL以解决长时间序列模仿学习中的历史编码问题

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

关键词: 模仿学习 长时间序列 状态空间模型 机器人学习 动态系统 时间上下文 高维观测 非马尔可夫行为

📋 核心要点

  1. 现有的模仿学习方法在长时间序列任务中面临历史信息编码不足的问题，导致感知模糊性难以解决。
  2. MTIL通过结合世界模型和动态系统的概念，利用状态空间模型的线性时间动态，学习隐式的世界模型，克服了马尔可夫假设的限制。
  3. 在模拟基准和现实任务中的实验表明，MTIL在解决长期时间模糊性方面的表现优于现有的最先进方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

标准的模仿学习方法在机器人领域取得了显著成功，但在长时间任务中常常依赖马尔可夫假设，导致在处理历史信息时出现困难。为了解决这一问题，本文提出了Mamba Temporal Imitation Learning (MTIL)，通过利用状态空间模型的线性时间递归动态，学习隐式的、以动作为导向的世界模型，从而有效编码整个轨迹历史。MTIL在多个模拟基准和复杂的现实任务中表现优异，超越了现有的最先进方法，验证了全面时间上下文的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长时间序列模仿学习中的历史信息编码不足的问题。现有方法如Transformer在处理长、高维观测序列时面临计算复杂度的限制，导致在长时间任务中效果不佳。

核心思路：MTIL的核心思路是通过状态空间模型的线性时间递归动态，学习一个隐式的、以动作为导向的世界模型，从而有效地编码整个轨迹历史。这种设计使得策略能够基于全面的时间上下文进行条件化，超越了传统的马尔可夫方法。

技术框架：MTIL的整体架构包括状态空间模型的构建、历史轨迹的编码和策略的生成。首先，通过状态空间模型捕捉动态特征，然后将历史信息压缩为一个演变状态，最后基于此状态生成策略。

关键创新：MTIL的主要创新在于其通过线性时间动态有效编码完整的历史信息，解决了传统方法在长时间序列任务中的局限性。这一方法不仅在理论上提供了新的视角，也在实践中展示了其优越性。

关键设计：在设计上，MTIL采用了特定的损失函数以优化历史信息的编码效果，并在网络结构上进行了调整，以适应状态空间模型的动态特性。

📊 实验亮点

在多个模拟基准（如ACT、Robomimic、LIBERO）和现实任务中，MTIL的表现显著优于现有的最先进方法，如ACT和Diffusion Policy，特别是在解决长期时间模糊性方面，展示了其强大的能力和有效性。

🎯 应用场景

MTIL的研究成果在机器人控制、自动驾驶、智能制造等领域具有广泛的应用潜力。通过有效处理长时间序列的历史信息，MTIL能够提升机器人在复杂环境中的决策能力，进而推动智能系统的自主学习和适应能力。

📄 摘要（原文）

Standard imitation learning (IL) methods have achieved considerable success in robotics, yet often rely on the Markov assumption, which falters in long-horizon tasks where history is crucial for resolving perceptual ambiguity. This limitation stems not only from a conceptual gap but also from a fundamental computational barrier: prevailing architectures like Transformers are often constrained by quadratic complexity, rendering the processing of long, high-dimensional observation sequences infeasible. To overcome this dual challenge, we introduce Mamba Temporal Imitation Learning (MTIL). Our approach represents a new paradigm for robotic learning, which we frame as a practical synthesis of World Model and Dynamical System concepts. By leveraging the linear-time recurrent dynamics of State Space Models (SSMs), MTIL learns an implicit, action-oriented world model that efficiently encodes the entire trajectory history into a compressed, evolving state. This allows the policy to be conditioned on a comprehensive temporal context, transcending the confines of Markovian approaches. Through extensive experiments on simulated benchmarks (ACT, Robomimic, LIBERO) and on challenging real-world tasks, MTIL demonstrates superior performance against SOTA methods like ACT and Diffusion Policy, particularly in resolving long-term temporal ambiguities. Our findings not only affirm the necessity of full temporal context but also validate MTIL as a powerful and a computationally feasible approach for learning long-horizon, non-Markovian behaviors from high-dimensional observations.