Multi-Stage Manipulation with Demonstration-Augmented Reward, Policy, and World Model Learning

📄 arXiv: 2503.01837v2 📥 PDF

作者: Adrià López Escoriza, Nicklas Hansen, Stone Tao, Tongzhou Mu, Hao Su

分类: cs.LG, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-03-03 (更新: 2025-06-23)

备注: Project page can be found at https://adrialopezescoriza.github.io/demo3/

期刊: ICML 2025

💡 一句话要点

DEMO3：结合演示增强奖励、策略和世界模型的机器人多阶段操作学习框架

🎯 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: 机器人操作 强化学习 多阶段学习 演示学习 世界模型

📋 核心要点

  1. 长时程机器人操作任务面临奖励稀疏和探索空间巨大的挑战，传统强化学习方法难以有效学习。
  2. DEMO3框架利用任务的多阶段结构，结合演示数据，学习密集奖励、策略和世界模型，从而加速学习过程。
  3. 实验结果表明，DEMO3在数据效率上显著优于现有方法，尤其是在困难任务和人形机器人控制任务中。

📝 摘要（中文）

在机器人操作中的长时程任务由于难以设计密集奖励函数和有效探索广阔的状态-动作空间，给强化学习带来了重大挑战。然而，尽管缺乏密集奖励，这些任务通常具有多阶段结构，可以利用这种结构将总体目标分解为可管理的子目标。本文提出了DEMO3，一个利用这种结构从视觉输入中高效学习的框架。具体来说，我们的方法将多阶段密集奖励学习、双相训练方案和世界模型学习融入到一个精心设计的演示增强强化学习框架中，从而大大缓解了长时程任务中的探索挑战。评估表明，与最先进的方法相比，我们的方法在数据效率方面平均提高了40%，在特别困难的任务中提高了70%。我们在跨越四个领域的16个稀疏奖励任务中验证了这一点，包括使用少至五个演示的具有挑战性的人形视觉控制任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中长时程、稀疏奖励任务的学习效率问题。现有方法通常难以设计有效的密集奖励函数，并且在庞大的状态-动作空间中进行有效探索。这导致学习过程缓慢且不稳定，尤其是在需要复杂操作序列的任务中。

核心思路：论文的核心思路是利用任务的多阶段结构和少量演示数据来指导强化学习过程。通过将长时程任务分解为多个子目标，并学习每个阶段的密集奖励函数，可以显著简化探索过程。同时，利用演示数据可以提供初始策略和世界模型的先验知识，进一步加速学习。

技术框架：DEMO3框架包含以下主要模块：1) 多阶段密集奖励学习模块，用于学习每个阶段的奖励函数；2) 双相训练方案，包括预训练阶段和微调阶段，预训练阶段利用演示数据学习初始策略和世界模型，微调阶段利用强化学习进一步优化策略；3) 世界模型学习模块，用于学习环境的动态模型，从而进行更有效的规划和控制。

关键创新：DEMO3的关键创新在于将多阶段奖励学习、双相训练和世界模型学习集成到一个统一的框架中，并利用演示数据进行增强。这种集成方法可以有效地解决长时程、稀疏奖励任务中的探索问题，并提高学习效率。与现有方法相比，DEMO3能够利用更少的演示数据学习更复杂的任务。

关键设计：DEMO3的关键设计包括：1) 使用Transformer网络学习世界模型，捕捉环境的长期依赖关系；2) 设计了一种新的奖励函数，鼓励智能体完成每个阶段的目标，并避免不必要的动作；3) 使用行为克隆（Behavior Cloning）预训练策略，并使用强化学习（PPO）进行微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DEMO3在16个稀疏奖励任务中，数据效率平均提高了40%，在特别困难的任务中提高了70%。在人形机器人视觉控制任务中，仅使用5个演示即可成功学习复杂的运动技能。DEMO3在多个基准测试中取得了显著的性能提升，证明了其在长时程机器人操作学习中的有效性。

🎯 应用场景

DEMO3框架可应用于各种机器人操作任务，例如装配、抓取、导航等。该研究成果有助于提高机器人在复杂环境中的自主操作能力，降低对人工干预的依赖，并为机器人应用于工业自动化、医疗服务等领域提供技术支持。未来，该方法可以扩展到更复杂的任务和环境，例如多机器人协作、人机协作等。

📄 摘要（原文）

Long-horizon tasks in robotic manipulation present significant challenges in reinforcement learning (RL) due to the difficulty of designing dense reward functions and effectively exploring the expansive state-action space. However, despite a lack of dense rewards, these tasks often have a multi-stage structure, which can be leveraged to decompose the overall objective into manageable subgoals. In this work, we propose DEMO3, a framework that exploits this structure for efficient learning from visual inputs. Specifically, our approach incorporates multi-stage dense reward learning, a bi-phasic training scheme, and world model learning into a carefully designed demonstration-augmented RL framework that strongly mitigates the challenge of exploration in long-horizon tasks. Our evaluations demonstrate that our method improves data-efficiency by an average of 40% and by 70% on particularly difficult tasks compared to state-of-the-art approaches. We validate this across 16 sparse-reward tasks spanning four domains, including challenging humanoid visual control tasks using as few as five demonstrations.