ACT内核

现有模仿学习缺点：在细颗粒度的任务中需要有高频的控制和闭环反馈

1. 整体过程：

1. 采集示教数据：该数据为leader robots的关节位置作为动作，为什么是用 leader 而不用 follwer ，是因为力的大小是隐式定义的，会存在差别，通过低层次 PID 控制器，观察者数据是由当前 follower 的关节位置和4张不同视角的图片构成的；
2. 训练ACT，通过当前观测数据去预测一段未来行为,此处的动作对应于下一时间步长中双臂的目标关节位置,ACT基于当前观测数据模仿操作员在后续步长区间内会怎么操作，其中目标关节位置是通过点击内部的底层，高频的PID控制器跟踪获取的；
3. 在测试阶段，我们加载实现最低验证损失的策略，并在环境中进行预测；
4. 最大的挑战还是在复合误差上compounding errors，及实测时存在训练数据中缺少的状况；

1.1 Action Chunking and Temporal Ensemble

为了以一种与pixel-to-action 策略兼容的方式解决模仿学习的复合误差，我们试图减少在高频下收集的长轨迹的有效范围。受到 Action chuncking （神经科学的一个概念，将标记动作组合在一起，并作为一个单元执行，使它们更有效地存储和执行）的启发。直观来讲，一个 chucking 可能对应抓住糖果纸的一角或者是把电池插入电池仓中；在我们的测试中，将 chunk 的长度设置为 k：每 k 步，智能体接受一次观察值，生成 k 步的动作，并顺序执行。这就意味着任务有效长度减少了 k 倍。具体来说就是，策略模型为 $${\pi }_{\theta }({\alpha }_{t:t+k}|s_t)$$ 而不是 $${\pi }_{\theta }({\alpha }_t|s_t)$$， chunking 可以协助实现示教数据中的非马尔可夫行为的建模。具体来说，单步的策略对时间相关的混杂因素不友好，例如示教过程中的停顿，这些状态没有任何价值，但是是存在于时间序列中的。当这种情况存在于chunk内，action chunk的策略会环节这个问题，而不会引入对历史条件政策造成因果混乱的问题。

动作分块的实现是非最优的：每k步生成一次观测值可能会导致机器人运动不平稳，为了提高运行的平稳性和避免观测与执行的分离，我们在每个步长都进行预测，这使得不同的动作块相互重叠，并且在给定的时间步长上会有比预测的动作更多的动作。在图3中进行了说明，提出 temporal ensemble (时态融合)来整合这些预测数据，该策略利用指数权重的机制来处理这些预测值: $${\omega }_i=exp(-m\ast i)$$,其中 ${\omega }_0$表示最老预测行为的权重。m 表示观测值对权重的衰减速度，m 越小，表示收敛的越快。我们注意到，与典型的平滑不同，在典型的平滑中，当前动作与相邻时间步长中的动作聚合，这会导致偏差，我们聚合了为同一时间步长预测的动作。该过程不产生额外的训练成本，只是在推理的时候需要增加点时间。在实践中，我们发现action chunking 和 temporal ensembling 是 ACT 成功的关键，他们能使轨迹更精准和平滑。

1.2 Modeling human data(人工示教数据建模)

另外一个具有挑战性的任务就是从有噪声的示教数据中学习。对于同样的场景观测数据，人工会有不同的轨迹解决这个问题，在精度要求低的区域，人工就显的更加随机。因此，关注精度要求高的区域对策略来说是很重要的。为了跟踪这个问题，我们通过将 action chunking 策略训练生成模型。我们将训练策略称为是条件变分自动编码器CVAE，一种基于当前观测数据生成有条件的动作序列的方案。CVAE 分为两个部分：encoder 和 decoder（如下图所示）。 encoder ：CAVE 编码器仅用于训练解码器，并在测试环节进行分解，具体的说，CAVE编码器预测风格变量 z 分布的均值和方差，该分布被参数化为对角高斯分布，给定当前的观测和动作噪声作为输入。在实践中，为了更快的进行训练，我们没用图像观测数据，仅以本体观察值和动作序列作为条件。
decoder （策略推导）过程，以 z 分布和当前观测数据（图片+关节位姿）预测动作序列。我们将z设置为先验分布的平均值，将零设置为确定性解码。整个模型是针对示教的动作快训练最大似然估计，$$mi{n}_{\theta }-\sum _{s_t,a_{t:t+l\in D}}log{\pi }_{\theta }(a_{t:t+k}|s_t)$$
具有标准VAE目标，该目标具有两个项：重建损失和将编码器正则化为高斯先验的项。对第二项评判标准增加权重 $\beta$，提高 $\beta$ 会导致传递更少的 z。我们发现，CAVE 的判断准则在从示教数据中学习到精确的任务逻辑是至关重要的。

1.3 Implemention ACT

我们基于 transform 实现 CVAE 的 encoder 和 decoder 过程，将 transformer 设计为合成信息序列和生成新序列。CVAE encoder 类似于 BERT 的 transformer encoder 结构。
encoder 过程：
INPUT:

• 当前关节位置
• k步的目标动作序列(这些数据都是来源于示教数据),
• [CLS]

OUTPUT: transformer 处理后，[CLS] 对应的特征用于计算 z分布的均值和方差。

decoder 过程：
Components: ResNet , transformer encoder, transformer decoder
INPUT: 当前观测值， z 分布
OUTPUT: 预测的 k 步
解码过程: transformer encoder 整合来自于不同视角的相机图片，关节位置以及style variable， transformer decoder 生成连贯的动作序列。其中，相机图片来源于4个示教，分辨率为 480 * 640，关节坐标为 7*2=14 DOF，动作空间是面向2个机器人的14维向量，对于每个动作块，输出就是 14 * k。

1. 用 ResNet18（很经典，但是具体能发挥多大作用未知） 作为 backbone 处理图片，使图片由 480*640*3 转变成 15*20*512，然后经由全连接层变成 200*512，为保存空间信息，将 4 张图整合在一起，构成 1200*512。
2. 增加两个特征：当前关节位置和style variable z，
   它们分别通过线性层从其原始尺寸投影到512，因此，transformer encoder 的输入为 1202 * 512。变换器-解码器通过交叉注意对编码器输出进行调节，其中输入序列是固定的，维度为 k * 12，key 和 value 均来自于 encoder。transformer decoder 的输出是 k * 512，为了与机械臂关节维度吻合，通过 MLP 将维到 k * 14。
3. loss：鉴于L1 loss 在动作序列中的精度更高，所以我们采用 L1 loss而不用更常见的 L2 loss ,而且还注意到，采用机器人的步进值要比目标关节位置的效果好。
   算法伪代码如下图所示：

1.4

详细的逻辑如下展示：