在现代机器人控制和导航中，模型通过学习环境的动态规律来更好地决策和执行任务。Forward Dynamics Prediction（前向动态预测和Inverse Dynamics Prediction（逆向动态预测作为两种重要的自监督学习策略，被广泛应用于机器人任务的预训练阶段。本文将介绍这两种策略的实现原理，并总结相关工作的应用。
一、Forward Dynamics Prediction 和 Inverse Dynamics Prediction 的基本概念
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Forward Dynamics Prediction（前向动态预测）：
- 前向动态预测的目标是通过给定当前的状态（通常是观察到的环境信息，如图像或视频序列）和执行的动作，预测下一个状态。这种预测能够帮助机器人模型了解其动作对环境的影响，使其在未来的决策中更加有效。
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Inverse Dynamics Prediction（逆向动态预测）：
- 逆向动态预测的目标是通过观察两个连续状态之间的变化，推断出在这些状态间发生的动作。这个过程帮助机器人模型从状态变化中理解动作，从而增强其因果推理能力。
二、相关工作中的实现与应用
1. Vi-PRoM
- 前向动态预测：并未直接使用。
- 逆向动态预测：动态学习任务之一是时间动态的学习，模型通过恢复视频帧顺序，推测动作在其中的作用。
- 应用：该工作展示了其在行为克隆（Behavior Cloning）和近端策略优化（PPO）中的表现，主要用于视觉驱动的机器人任务。
2. MIDAS
- 前向动态预测：未使用。
- 逆向动态预测：该任务被用于预训练模型，以通过观察来预测动作，具体形式为运动跟随任务。
- 应用：在机器人控制任务中，通过运动跟随任务，增强模型对环境转换的理解。
3. SMART
- 前向动态预测：模型给定当前的观察（图像或状态）和动作，预测下一个隐藏状态，帮助捕捉环境的局部短期动态信息。
- 逆向动态预测：模型通过两个连续状态之间的变化，预测中间的动作，进一步增强对短期动态的理解。
- 应用：SMART展示了其在机器人导航、强化学习和模仿学习任务中的强大泛化能力。通过随机屏蔽回溯控制任务，模型能够捕捉到全局和长期的时间依赖关系。
4. MaskDP
- 前向动态预测与逆向动态预测：该模型采用屏蔽状态和动作的token以进行重构，训练模型理解这两种动态关系。
- 应用：通过这种蒙面建模，MaskDP能够提升机器人导航任务中的性能，例如路径规划和决策任务。
5. PACT
- 前向动态预测：PACT使用自回归方式对状态-动作序列进行预测，模型通过给定的状态和动作序列预测下一步的状态和动作。
- 应用：该方法适用于机器人控制中的多种下游任务，包括本地化、地图构建和导航等。
6. VPT
- 前向动态预测：未涉及。
- 逆向动态预测：VPT通过有限标签数据训练逆向动态模型，用于互联网视频的标记和行为克隆任务。
- 应用：该方法在游戏《Minecraft》中的机器人任务中展示了强大的模仿学习能力。
三、输入模态的多样性
虽然很多工作使用视频序列作为输入，但实际上，这些模型的输入可以多种多样，取决于任务的不同需求：
- 图像序列：如在SMART等工作中，使用RGB图像进行状态和动作的预测。
- 传感器数据：例如LiDAR、IMU等传感器数据可用于机器人导航任务，结合视觉信息增强模型的决策能力。
- 高维状态和动作向量：用于强化学习任务，特别是在控制精确度高的场景中，输入可以是状态和动作的高维表示。
四、总结
Forward Dynamics Prediction和Inverse Dynamics Prediction作为两种自监督学习策略，通过在预训练阶段学习环境的动态规律，帮助模型更好地应对下游机器人控制任务。这些工作展示了通过预测状态变化和推断动作，可以提升机器人导航和控制任务的性能，尤其是在视觉驱动或强化学习的复杂环境中。
未来的研究将继续探索如何结合更多模态的输入，如传感器数据、动作历史等，进一步提升这些策略在实际应用中的鲁棒性和泛化能力。