When a Robot is More Capable than a Human: Learning from Constrained Demonstrators

📄 arXiv: 2510.09096v1 📥 PDF

作者: Xinhu Li, Ayush Jain, Zhaojing Yang, Yigit Korkmaz, Erdem Bıyık

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-10

💡 一句话要点

利用受限示教者数据，机器人学习超越人类能力的策略

🎯 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 强化学习 机器人学习 受限示教 奖励函数 时间插值 轨迹优化

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法依赖专家示教，但示教界面（如操纵杆）的限制导致专家无法展示最优策略，限制了学习效果。
  2. 该论文提出一种新方法，允许机器人超越直接模仿，通过探索更优轨迹来学习策略，从而克服专家示教的局限性。
  3. 实验表明，该方法在样本效率和任务完成时间上优于传统模仿学习，在真实机械臂上速度提升显著。

📝 摘要（中文）

模仿学习使得专家可以通过动觉示教、操纵杆控制和sim-to-real迁移等方式教导机器人复杂的任务。然而，这些交互方式常常限制了专家展示最优行为的能力，因为它们存在间接控制、设置约束和硬件安全等问题。例如，操纵杆可能只能在2D平面内移动机械臂，即使机器人可以在更高维度的空间中操作。因此，由受限专家收集的演示会导致学习策略的次优性能。这就提出了一个关键问题：机器人能否学习到比受限专家演示的更好的策略？我们通过允许智能体超越对专家动作的直接模仿，探索更短、更有效的轨迹来解决这个问题。我们使用演示来推断一个仅基于状态的奖励信号，该信号衡量任务进度，并使用时间插值自标记未知状态的奖励。我们的方法在样本效率和任务完成时间方面都优于常见的模仿学习方法。在真实的WidowX机械臂上，它在12秒内完成任务，比行为克隆快10倍，相关视频可在https://sites.google.com/view/constrainedexpert上找到。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从受限示教者处学习策略的问题。现有模仿学习方法直接模仿专家的行为，但当专家受到界面或环境的限制时，其示教轨迹可能并非最优。这导致学习到的策略性能受限，无法充分发挥机器人的潜力。

核心思路：核心思路是让机器人不仅仅模仿专家的动作，而是通过探索来发现更优的轨迹。论文利用专家示教来推断一个奖励函数，该奖励函数衡量任务的进展，并允许机器人在该奖励函数的指导下进行探索，从而找到比专家示教更好的策略。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 从受限专家处收集示教数据；2) 从示教数据中推断一个基于状态的奖励函数，该奖励函数反映了任务的进展；3) 使用时间插值方法对未见过的状态进行奖励自标记；4) 利用强化学习算法，在该奖励函数的指导下训练机器人，使其能够探索更优的轨迹。

关键创新：最重要的创新点在于，它允许机器人超越对专家动作的直接模仿，通过探索来发现更优的策略。这与传统的模仿学习方法不同，后者通常只是简单地复制专家的行为。此外，使用时间插值进行奖励自标记也是一个关键创新，它允许机器人在没有专家示教的情况下，也能对未知的状态进行评估。

关键设计：奖励函数的设计至关重要，它需要能够准确地反映任务的进展。论文中具体如何设计奖励函数的细节未知。时间插值方法的具体实现方式也未知。强化学习算法的选择也可能影响最终的性能，具体使用了哪种算法未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在真实WidowX机械臂上，任务完成时间仅为12秒，比行为克隆方法快10倍。这表明该方法能够有效地利用受限示教数据，学习到比专家示教更好的策略，显著提升了机器人的性能。具体的样本效率提升数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器人辅助完成任务的场景，尤其是在专家操作受到限制的情况下。例如，在医疗手术中，医生可能受到操作空间的限制，无法展示最优的手术路径，此时机器人可以通过学习和探索，找到更精确、更高效的手术方案。此外，该方法还可以应用于工业自动化、灾难救援等领域，提高机器人的自主性和适应性。

📄 摘要（原文）

Learning from demonstrations enables experts to teach robots complex tasks using interfaces such as kinesthetic teaching, joystick control, and sim-to-real transfer. However, these interfaces often constrain the expert's ability to demonstrate optimal behavior due to indirect control, setup restrictions, and hardware safety. For example, a joystick can move a robotic arm only in a 2D plane, even though the robot operates in a higher-dimensional space. As a result, the demonstrations collected by constrained experts lead to suboptimal performance of the learned policies. This raises a key question: Can a robot learn a better policy than the one demonstrated by a constrained expert? We address this by allowing the agent to go beyond direct imitation of expert actions and explore shorter and more efficient trajectories. We use the demonstrations to infer a state-only reward signal that measures task progress, and self-label reward for unknown states using temporal interpolation. Our approach outperforms common imitation learning in both sample efficiency and task completion time. On a real WidowX robotic arm, it completes the task in 12 seconds, 10x faster than behavioral cloning, as shown in real-robot videos on https://sites.google.com/view/constrainedexpert .