RoboCLIP: One Demonstration is Enough to Learn Robot Policies

📄 arXiv: 2310.07899v1 📥 PDF

作者: Sumedh A Sontakke, Jesse Zhang, Sébastien M. R. Arnold, Karl Pertsch, Erdem Bıyık, Dorsa Sadigh, Chelsea Finn, Laurent Itti

分类: cs.AI, cs.RO

发布日期: 2023-10-11

💡 一句话要点

提出RoboCLIP以解决强化学习中的奖励指定问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模仿学习 强化学习 奖励生成 视频与语言模型 机器人操作 单示范学习 领域外示范

📋 核心要点

  1. 现有的模仿学习方法通常需要大量的领域内专家示范，导致数据需求高，限制了其应用。
  2. RoboCLIP通过使用单个视频或文本示范生成奖励，显著降低了对大量数据的依赖，简化了奖励设计过程。
  3. 实验结果表明，使用RoboCLIP奖励的强化学习代理在机器人操作任务中实现了2-3倍的零-shot性能提升。

📝 摘要（中文）

奖励指定在强化学习中是一个极具挑战性的问题，通常需要大量专家监督来设计稳健的奖励函数。模仿学习方法试图通过利用专家示范来规避这些问题，但通常需要大量的领域内专家示范。受视频与语言模型（VLMs）领域进展的启发，本文提出了RoboCLIP，一种在线模仿学习方法，能够仅通过单个示范（视频或文本描述）生成奖励，无需手动设计奖励函数。此外，RoboCLIP还可以利用领域外的示范，例如人类解决任务的视频，从而避免了示范和部署领域一致性的需求。使用RoboCLIP奖励训练的强化学习代理在下游机器人操作任务中表现出比竞争的模仿学习方法高出2-3倍的零-shot性能，仅需一个视频或文本示范。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中奖励指定的困难，现有方法往往需要大量专家示范，导致数据需求高且难以实现。

核心思路：RoboCLIP通过利用单个示范（视频或文本）生成奖励，避免了手动设计奖励函数的复杂性，并且可以使用领域外的示范，增强了灵活性。

技术框架：RoboCLIP的整体架构包括输入示范的处理模块、奖励生成模块和强化学习训练模块。输入可以是视频或文本描述，经过处理后生成相应的奖励信号供强化学习代理使用。

关键创新：RoboCLIP的主要创新在于其能够仅依赖单个示范生成奖励，并且无需对预训练的VLMs进行微调，这与传统模仿学习方法形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，RoboCLIP利用了预训练的VLMs，确保了高效的奖励生成。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述，以确保生成的奖励信号能够有效指导强化学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用RoboCLIP奖励的强化学习代理在下游机器人操作任务中实现了2-3倍的零-shot性能提升，相较于传统模仿学习方法，展现出显著的优势。这一成果表明RoboCLIP在奖励生成的有效性和灵活性方面具有重要价值。

🎯 应用场景

RoboCLIP的研究成果在机器人操作、自动化任务执行等领域具有广泛的应用潜力。通过减少对大量示范的依赖，该方法可以加速机器人学习过程，提高其在复杂环境中的适应能力，未来可能推动更多智能机器人在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Reward specification is a notoriously difficult problem in reinforcement learning, requiring extensive expert supervision to design robust reward functions. Imitation learning (IL) methods attempt to circumvent these problems by utilizing expert demonstrations but typically require a large number of in-domain expert demonstrations. Inspired by advances in the field of Video-and-Language Models (VLMs), we present RoboCLIP, an online imitation learning method that uses a single demonstration (overcoming the large data requirement) in the form of a video demonstration or a textual description of the task to generate rewards without manual reward function design. Additionally, RoboCLIP can also utilize out-of-domain demonstrations, like videos of humans solving the task for reward generation, circumventing the need to have the same demonstration and deployment domains. RoboCLIP utilizes pretrained VLMs without any finetuning for reward generation. Reinforcement learning agents trained with RoboCLIP rewards demonstrate 2-3 times higher zero-shot performance than competing imitation learning methods on downstream robot manipulation tasks, doing so using only one video/text demonstration.