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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20839v2
• Date: Thu, 14 Aug 2025 17:09:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 15:52:16.787269
• 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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 privileged teacher and 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% on average compared to existing methods. Moreover, 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://amrmousa.com/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、特権教師とプロプライオセプティヴ・オンリーの学生との相違、行動クローン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繋がる。 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連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://amrmousa.com/TARLoco/.comで公開されている。

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