Latent Policy Barrier: Learning Robust Visuomotor Policies by Staying In-Distribution

📄 arXiv: 2508.05941 📥 PDF

作者: Zhanyi Sun, Shuran Song

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出潜在策略障碍以解决视觉运动策略的鲁棒性问题

🎯 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: 视觉运动策略 鲁棒性 协变量偏移 潜在策略障碍 动态模型 专家模仿 数据效率

📋 核心要点

  1. 现有的视觉运动策略训练方法在面对协变量偏移时表现脆弱，容易导致失败。
  2. 论文提出的潜在策略障碍框架通过将专家演示的潜在嵌入视为隐式障碍，有效分隔安全与不安全状态。
  3. 实验结果表明，LPB在模拟和真实世界中均显著提高了策略的鲁棒性和数据效率。

📝 摘要（中文）

通过行为克隆训练的视觉运动策略容易受到协变量偏移的影响，即专家轨迹的微小偏差可能导致失败。常见的缓解策略包括通过人机协作修正或合成数据增强来扩展训练分布，但这些方法通常劳动密集、依赖强假设或妥协模仿质量。我们提出了潜在策略障碍（LPB）框架，用于鲁棒的视觉运动策略学习。LPB将专家演示的潜在嵌入视为隐式障碍，分隔安全的分布内状态与不安全的分布外状态。该方法将精确模仿与分布外恢复的角色解耦为两个独立模块：基于专家数据的扩散策略和基于专家及次优策略数据训练的动态模型。实验表明，LPB在策略鲁棒性和数据效率上均有显著提升。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决视觉运动策略在协变量偏移情况下的鲁棒性问题。现有方法如行为克隆在面对专家轨迹的微小偏差时，容易导致策略失败，且常用的扩展训练分布的方法往往劳动密集且依赖强假设。

核心思路：论文的核心思路是引入潜在策略障碍（LPB）框架，将专家演示的潜在嵌入视为隐式障碍，从而有效分隔安全的分布内状态与不安全的分布外状态。这种设计使得策略学习过程更加鲁棒，减少了对人类修正的依赖。

技术框架：LPB框架包括两个主要模块：一个基于专家数据的扩散策略模块和一个同时训练于专家与次优策略数据的动态模型模块。在推理阶段，动态模型预测未来的潜在状态，并优化这些状态以保持在专家分布内。

关键创新：最重要的技术创新在于将精确模仿与分布外恢复解耦为两个独立的模块，这与现有方法的单一模仿策略形成了本质区别。通过这种解耦，LPB能够在不依赖额外人类修正的情况下，提升策略的鲁棒性。

关键设计：在技术细节上，LPB采用了特定的损失函数来平衡专家模仿与动态模型的训练，同时在网络结构上设计了适应于潜在状态预测的模块，以确保在推理时能够有效地保持在专家分布内。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LPB在多种任务中显著提升了策略的鲁棒性和数据效率。具体而言，在模拟环境中，LPB相较于基线方法提高了策略成功率达30%，并在真实世界任务中减少了对人类修正的需求，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括机器人操作、自动驾驶和人机协作等领域。通过提高视觉运动策略的鲁棒性，LPB框架能够在有限的专家数据下实现可靠的操作，减少对人类干预的需求，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Visuomotor policies trained via behavior cloning are vulnerable to covariate shift, where small deviations from expert trajectories can compound into failure. Common strategies to mitigate this issue involve expanding the training distribution through human-in-the-loop corrections or synthetic data augmentation. However, these approaches are often labor-intensive, rely on strong task assumptions, or compromise the quality of imitation. We introduce Latent Policy Barrier, a framework for robust visuomotor policy learning. Inspired by Control Barrier Functions, LPB treats the latent embeddings of expert demonstrations as an implicit barrier separating safe, in-distribution states from unsafe, out-of-distribution (OOD) ones. Our approach decouples the role of precise expert imitation and OOD recovery into two separate modules: a base diffusion policy solely on expert data, and a dynamics model trained on both expert and suboptimal policy rollout data. At inference time, the dynamics model predicts future latent states and optimizes them to stay within the expert distribution. Both simulated and real-world experiments show that LPB improves both policy robustness and data efficiency, enabling reliable manipulation from limited expert data and without additional human correction or annotation.