Offline Imitation Learning upon Arbitrary Demonstrations by Pre-Training Dynamics Representations

📄 arXiv: 2508.14383v1 📥 PDF

作者: Haitong Ma, Bo Dai, Zhaolin Ren, Yebin Wang, Na Li

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-08-20

备注: 7 pages, 5 figures

💡 一句话要点

通过预训练动态表示提升有限专家数据下的模仿学习性能

🎯 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: 离线模仿学习 动态表示 预训练 专家数据 机器人控制 数据重用 噪声对比估计

📋 核心要点

  1. 现有的离线模仿学习方法在有限专家数据下表现不佳，导致学习效果受限。
  2. 本文提出通过预训练动态表示来解决数据不足问题，从而提升模仿学习的性能。
  3. 实验结果表明，使用我们的方法可以在仅有一条轨迹的情况下成功模仿专家策略。

📝 摘要（中文）

有限的数据已成为扩展离线模仿学习（IL）的主要瓶颈。本文提出通过引入预训练阶段来增强IL性能，该阶段学习基于转移动态的因子分解的动态表示。我们首先理论上证明了离线IL的最优决策变量位于表示空间中，显著减少了下游IL中需要学习的参数。此外，动态表示可以从收集到的任意数据中学习，这些数据具有相同的动态特性，从而允许重用大量非专家数据，缓解数据不足的问题。我们提出了一种受噪声对比估计启发的可处理损失函数，以在预训练阶段学习动态表示。在MuJoCo上的实验表明，我们提出的算法可以仅用一条轨迹模仿专家策略。在真实四足动物上的实验显示，我们可以利用来自模拟器数据的预训练动态表示，从少量真实世界演示中学习行走。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决离线模仿学习中由于专家数据有限而导致的性能瓶颈。现有方法在数据稀缺的情况下，难以有效学习和泛化。

核心思路：通过引入预训练阶段，学习动态表示，从而在表示空间中进行优化，减少下游学习的参数数量，提升学习效率。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：预训练阶段和下游模仿学习阶段。在预训练阶段，利用大量非专家数据学习动态表示；在下游阶段，基于这些表示进行模仿学习。

关键创新：最重要的创新在于动态表示的学习方法，允许从任意数据中提取信息，显著提高了数据的利用效率，并且在表示空间中进行优化。

关键设计：设计了一种受噪声对比估计启发的损失函数，以有效学习动态表示。此外，模型架构的参数设置和网络结构经过精心设计，以适应动态表示的学习需求。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的算法在MuJoCo环境中仅用一条轨迹就能成功模仿专家策略，且在真实四足动物的行走学习中，利用预训练的动态表示显著提升了学习效率，展示了较强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动驾驶、游戏AI等。通过有效利用有限的专家数据，能够在实际场景中实现更高效的学习和决策，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Limited data has become a major bottleneck in scaling up offline imitation learning (IL). In this paper, we propose enhancing IL performance under limited expert data by introducing a pre-training stage that learns dynamics representations, derived from factorizations of the transition dynamics. We first theoretically justify that the optimal decision variable of offline IL lies in the representation space, significantly reducing the parameters to learn in the downstream IL. Moreover, the dynamics representations can be learned from arbitrary data collected with the same dynamics, allowing the reuse of massive non-expert data and mitigating the limited data issues. We present a tractable loss function inspired by noise contrastive estimation to learn the dynamics representations at the pre-training stage. Experiments on MuJoCo demonstrate that our proposed algorithm can mimic expert policies with as few as a single trajectory. Experiments on real quadrupeds show that we can leverage pre-trained dynamics representations from simulator data to learn to walk from a few real-world demonstrations.