論文の概要: Model Predictive Adversarial Imitation Learning for Planning from Observation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21533v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 06:52:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.766402
• Title: Model Predictive Adversarial Imitation Learning for Planning from Observation
• Title（参考訳）: 観測からの計画立案のためのモデル予測逆模倣学習
• Authors: Tyler Han, Yanda Bao, Bhaumik Mehta, Gabriel Guo, Anubhav Vishwakarma, Emily Kang, Sanghun Jung, Rosario Scalise, Jason Zhou, Bryan Xu, Byron Boots,
• Abstract要約: 我々はIRLのポリシーを計画に基づくエージェントに置き換える。 本研究は, 試料効率, 分布外一般化, 堅牢性に関する顕著な改善について検討し, 検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.427459817316317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Human demonstration data is often ambiguous and incomplete, motivating imitation learning approaches that also exhibit reliable planning behavior. A common paradigm to perform planning-from-demonstration involves learning a reward function via Inverse Reinforcement Learning (IRL) then deploying this reward via Model Predictive Control (MPC). Towards unifying these methods, we derive a replacement of the policy in IRL with a planning-based agent. With connections to Adversarial Imitation Learning, this formulation enables end-to-end interactive learning of planners from observation-only demonstrations. In addition to benefits in interpretability, complexity, and safety, we study and observe significant improvements on sample efficiency, out-of-distribution generalization, and robustness. The study includes evaluations in both simulated control benchmarks and real-world navigation experiments using few-to-single observation-only demonstrations.
• Abstract（参考訳）: 人間の実証データは、しばしば曖昧で不完全であり、信頼性の高い計画行動を示す模倣学習アプローチを動機付けている。 実証から計画を実行するための一般的なパラダイムは、逆強化学習(IRL)を介して報酬関数を学習し、モデル予測制御(MPC)を介して報酬をデプロイすることである。 これらの方法を統一するために、IRLのポリシーを計画に基づくエージェントに置き換える。 この定式化によって、観察のみのデモンストレーションからプランナーのエンドツーエンドのインタラクティブな学習が可能になる。 解釈可能性,複雑性,安全性のメリットに加えて,サンプル効率,分布外一般化,ロバストネスの大幅な改善について検討し,検討した。 この研究は、シミュレーションされた制御ベンチマークと、数対1の観測のみの実証による実世界のナビゲーション実験の両方で評価されている。

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