弱监督多模态模仿学习（WSMIL）：从不完全标注演示中实现高效行为模式学习与策略泛化

本文提出弱监督多模态模仿学习（WSMIL）方法，通过引入行为模式分类器与生成器、判别器形成三重对抗机制，有效利用不完全标注的多模态演示数据（含标记与未标记样本）。该方法结合模拟退火行为克隆（BC）与额外损失函数，显著提升策略泛化能力与模式分类精度，在机器人控制与自动驾驶仿真中表现优异，为多模态IL领域提供新思路。

　　

Highlight

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  提出新型WSMIL算法，融合弱监督学习思想，充分利用未标注专家演示数据

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  训练智能体模仿具有不完全模态标签的多模态专家演示

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  理论证明生成器与分类器的数据分布可分别收敛至真实专家分布

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  引入模拟退火行为克隆（Simulated Annealing Behavioral Cloning）加速收敛并增强策略泛化能力

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  在机器人与自动驾驶仿真环境中实现接近专家水平的多模态行为复现

Introduction

强化学习（RL）在智能系统领域取得巨大成功，但其奖励函数设计复杂且需权衡多目标。模仿学习（IL）通过直接从专家演示中学习，规避了奖励函数设计的难题。实际任务中专家演示常包含多模态行为（如自动驾驶中的左转、车道保持、右转），多模态模仿学习旨在同时识别与模仿不同行为模式。现有方法分为无监督（如InfoGAIL）与有监督（如CGAIL、ACGAIL）两类，但前者难以从杂乱数据中提取有效特征，后者依赖全标注数据且标注成本高昂。弱监督学习（Weakly Supervised Learning）能够利用有限、噪声或部分标注数据训练模型，在降低标注成本的同时提升数据利用率和模型泛化能力。本文提出的WSMIL方法通过将弱监督学习融入多模态模仿学习，有效解决了模态标签不完全的问题。

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本节简要介绍模仿学习（IL）、多模态模仿学习及弱监督学习的相关研究背景。

Methodology

WSMIL在生成器与判别器的对抗网络中引入模式分类器（用于区分状态-动作对的模态），形成生成器、分类器与判别器的三重对抗机制。生成器与分类器共同生成伪状态-动作-标签对，试图欺骗判别器；判别器则负责识别真伪数据与有限标注的专家演示。此外，通过引入三项额外损失函数加速策略收敛，并在生成器网络中加入模拟退火行为克隆以提升策略泛化能力。

Experimental Settings

实验在机器人控制与自动驾驶仿真环境中进行，对比基线算法包括InfoGAIL、CGAIL等，评估指标涵盖模式分类准确率、策略性能与稳定性。

Experiments and Analysis

实验验证三大问题：WSMIL是否优于其他对比算法；模拟退火BC是否有效；不完全标注比例对WSMIL性能的影响。结果表明WSMIL在部分标注场景下仍能高效区分行为模式并学习接近专家水平的策略。

Potential Applications

模仿学习通过观察与模仿专家演示实现任务学习，已在机器人控制（如柔性操作、手术机器人）与自动驾驶（如多模态决策系统）等领域取得显著进展。WSMIL的可扩展性使其有望应用于医疗机器人技能学习、个性化辅助系统等生命健康领域。

Conclusion

WSMIL通过三重对抗机制与额外损失函数，实现了对不完全标注多模态演示的高效学习。该方法在减少标注依赖的同时提升了模式分类与策略泛化能力，为多模态IL的实际应用提供了新方向。