論文の概要: TAR: Teacher-Aligned Representations via Contrastive Learning for Quadrupedal Locomotion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20839v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 12:49:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:50:52.550700
• Title: TAR: Teacher-Aligned Representations via Contrastive Learning for Quadrupedal Locomotion
• Title（参考訳）: TAR:四足歩行のコントラスト学習による教師対応表現
• Authors: Amr Mousa, Neil Karavis, Michele Caprio, Wei Pan, Richard Allmendinger,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)による四足歩行運動は、教師/学生のパラダイムを用いて一般的に解決される。 本稿では,自己指導型コントラスト学習による特権情報を活用したTAR(Teacher-Aligned Representations)を提案する。 その結果,最先端のベースラインに比べて2倍のトレーニングが促進され,ピーク性能が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1194372040101928
• License:
• Abstract: Quadrupedal locomotion via Reinforcement Learning (RL) is commonly addressed using the teacher-student paradigm, where a privileged teacher guides a proprioceptive student policy. However, key challenges such as representation misalignment between the privileged teacher and the proprioceptive-only student, covariate shift due to behavioral cloning, and lack of deployable adaptation lead to poor generalization in real-world scenarios. We propose Teacher-Aligned Representations via Contrastive Learning (TAR), a framework that leverages privileged information with self-supervised contrastive learning to bridge this gap. By aligning representations to a privileged teacher in simulation via contrastive objectives, our student policy learns structured latent spaces and exhibits robust generalization to Out-of-Distribution (OOD) scenarios, surpassing the fully privileged "Teacher". Results showed accelerated training by 2x compared to state-of-the-art baselines to achieve peak performance. OOD scenarios showed better generalization by 40 percent on average compared to existing methods. Additionally, TAR transitions seamlessly into learning during deployment without requiring privileged states, setting a new benchmark in sample-efficient, adaptive locomotion and enabling continual fine-tuning in real-world scenarios. Open-source code and videos are available at https://ammousa.github.io/TARLoco/.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)による四足歩行運動は、特権教師が保護的学生政策を指導する教師/学生のパラダイムを用いて一般的に解決される。 しかし、特権教師とプロプリセプティヴ・オンリーの学生との相違、行動的クローン化による共変量シフト、デプロイ可能な適応の欠如といった重要な課題は、現実のシナリオにおける一般化の欠如につながっている。 本稿では,このギャップを埋めるために,自己教師付きコントラスト学習による特権情報を活用したTAR(Teacher-Aligned Representations)を提案する。 学生政策は, 教師の表現を, 比較対象を通したシミュレーションで表わすことによって, 構造化された潜伏空間を学習し, 教職員を超越して, アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)のシナリオに頑健な一般化を示す。 その結果,最先端のベースラインに比べて2倍のトレーニングが促進され,ピーク性能が得られた。 OODシナリオは,既存手法と比較して平均40%の一般化が得られた。 さらに、TARは特権状態を必要としないデプロイメント中の学習にシームレスに移行し、サンプル効率で適応的なロコモーションで新しいベンチマークを設定し、現実世界のシナリオで継続的な微調整を可能にする。 オープンソースコードとビデオはhttps://ammousa.github.io/TARLoco/.comで公開されている。

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