Imitation Learning Policy based on Multi-Step Consistent Integration Shortcut Model

📄 arXiv: 2510.19356v1 📥 PDF

作者: Yu Fang, Xinyu Wang, Xuehe Zhang, Wanli Xue, Mingwei Zhang, Shengyong Chen, Jie Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-22

💡 一句话要点

提出基于多步一致性积分捷径模型的模仿学习策略，加速机器人策略推理。

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

关键词: 模仿学习 流量匹配 机器人控制 单步推理 多步一致性 自适应梯度 策略学习

📋 核心要点

  1. 现有基于流量匹配的模仿学习方法推理速度慢，蒸馏和一致性方法性能不足。
  2. 提出一种单步捷径模型，结合多步一致性损失，以平衡推理速度和性能。
  3. 引入自适应梯度分配方法，解决多步损失优化不稳定的问题，提升学习稳定性。

📝 摘要（中文）

流量匹配方法在机器人模仿学习中得到了广泛应用，但普遍存在推理时间过长的问题。为了解决这个问题，研究人员提出了蒸馏方法和一致性方法，但这些方法的性能仍然难以与原始的扩散模型和流量匹配模型相媲美。本文提出了一种用于机器人模仿学习的具有多步积分的单步捷径方法。为了平衡推理速度和性能，我们在捷径模型的基础上扩展了多步一致性损失，将单步损失分解为多步损失，从而提高了单步推理的性能。其次，为了解决多步损失和原始流量匹配损失优化不稳定问题，我们提出了一种自适应梯度分配方法，以增强学习过程的稳定性。最后，我们在两个模拟基准和五个真实环境任务中评估了所提出的方法。实验结果验证了该算法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于流量匹配的模仿学习方法在机器人控制任务中表现出色，但其推理过程通常需要多次迭代，导致推理时间过长，难以满足实时性要求。蒸馏和一致性方法虽然可以加速推理，但性能往往不如原始的流量匹配模型。因此，如何在保证性能的前提下，显著降低推理时间，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是构建一个单步捷径模型，直接预测最终的动作，从而避免多次迭代推理。为了弥补单步模型可能带来的性能损失，引入多步一致性损失，将单步预测分解为多个中间步骤，并约束这些中间步骤的一致性，从而提高单步模型的预测精度。同时，为了解决多步损失带来的优化不稳定问题，设计自适应梯度分配方法，动态调整不同损失项的权重，以保证学习过程的稳定性和收敛性。

技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 捷径模型：用于直接预测动作，实现单步推理。2) 多步一致性损失：将单步预测分解为多个中间步骤，并约束这些中间步骤的一致性。3) 自适应梯度分配：动态调整不同损失项的权重，保证学习过程的稳定性和收敛性。整体流程是：首先，利用流量匹配模型生成训练数据；然后，训练捷径模型，同时使用多步一致性损失和自适应梯度分配方法进行优化；最后，利用训练好的捷径模型进行单步推理。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将单步捷径模型与多步一致性损失相结合，并在优化过程中引入自适应梯度分配。与现有方法相比，该方法能够在保证性能的前提下，显著降低推理时间。此外，自适应梯度分配方法能够有效解决多步损失带来的优化不稳定问题，提高了学习过程的鲁棒性。

关键设计：多步一致性损失的具体形式为：将单步预测分解为N个中间步骤，并计算每个中间步骤的预测结果与真实轨迹之间的差异，然后将这些差异加权求和，作为多步一致性损失。自适应梯度分配的具体方法为：根据每个损失项的梯度大小，动态调整其权重，使得梯度较大的损失项获得更大的权重，从而加速其收敛。具体的网络结构和参数设置需要根据具体的任务进行调整。

📊 实验亮点

在两个模拟基准和五个真实环境任务上的实验结果表明，该方法能够在保证性能的前提下，显著降低推理时间。具体而言，与原始的流量匹配模型相比，该方法的推理速度提高了数倍，同时性能损失较小。此外，自适应梯度分配方法能够有效提高学习过程的稳定性，使得模型能够更快地收敛。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要快速响应的机器人控制任务中，例如自动驾驶、无人机控制、机器人操作等。通过降低推理时间，可以提高机器人的实时性和安全性，使其能够更好地适应复杂多变的环境。此外，该方法还可以应用于其他需要加速推理的机器学习任务中，例如图像识别、自然语言处理等。

📄 摘要（原文）

The wide application of flow-matching methods has greatly promoted the development of robot imitation learning. However, these methods all face the problem of high inference time. To address this issue, researchers have proposed distillation methods and consistency methods, but the performance of these methods still struggles to compete with that of the original diffusion models and flow-matching models. In this article, we propose a one-step shortcut method with multi-step integration for robot imitation learning. To balance the inference speed and performance, we extend the multi-step consistency loss on the basis of the shortcut model, split the one-step loss into multi-step losses, and improve the performance of one-step inference. Secondly, to solve the problem of unstable optimization of the multi-step loss and the original flow-matching loss, we propose an adaptive gradient allocation method to enhance the stability of the learning process. Finally, we evaluate the proposed method in two simulation benchmarks and five real-world environment tasks. The experimental results verify the effectiveness of the proposed algorithm.