Reinforcement Learning with Foundation Priors: Let the Embodied Agent Efficiently Learn on Its Own

📄 arXiv: 2310.02635v5 📥 PDF

作者: Weirui Ye, Yunsheng Zhang, Haoyang Weng, Xianfan Gu, Shengjie Wang, Tong Zhang, Mengchen Wang, Pieter Abbeel, Yang Gao

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-04 (更新: 2026-04-23)

备注: CoRL 2024 (Oral)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出基础先验强化学习框架以高效解决机器人自主学习问题

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 基础模型 机器人操作 自主学习 奖励生成 演员-评论家算法 高效探索

📋 核心要点

  1. 现有强化学习方法在真实环境中应用困难，需大量数据和手动设计奖励函数，效率低下。
  2. 本文提出的RLFP框架利用基础模型的指导，结合FAC算法，实现了自动化的奖励生成和高效探索。
  3. 实验结果显示，FAC在真实机器人操作任务中成功率达86%，在模拟任务中7/8任务成功率为100%，显著优于基线方法。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）是一种有前景的解决机器人操作任务的方法，但在实际应用中面临诸多挑战。RL算法通常需要大量的数据和环境交互，且手动设计奖励函数耗时耗力。为了解决这些问题，本文提出了基础先验强化学习（RLFP）框架，利用政策、价值和成功奖励的基础模型提供指导和反馈。我们引入了基础引导的演员-评论家（FAC）算法，使得具身智能体能够更高效地探索并自动生成奖励函数。实验结果表明，该框架在多种操作任务中表现出色，FAC在真实机器人上实现了86%的成功率，并在模拟环境中达到了7/8任务的100%成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习在真实环境中应用的低效率和高工程成本问题。现有方法依赖大量数据和手动设计的奖励函数，导致学习过程缓慢且不够灵活。

核心思路：通过引入基础模型，RLFP框架能够为智能体提供有效的指导和反馈，减少对数据的需求，并自动生成奖励函数，从而提高学习效率。

技术框架：RLFP框架包括多个模块，主要有基础模型模块、奖励生成模块和FAC算法模块。基础模型提供策略和价值的先验知识，奖励生成模块根据智能体的探索情况自动生成奖励，FAC算法则负责智能体的学习和决策。

关键创新：最重要的创新在于将基础模型与强化学习结合，形成了基础引导的演员-评论家算法（FAC），使得智能体能够在缺乏大量手动设计奖励的情况下高效学习。

关键设计：FAC算法中采用了动态奖励生成机制，结合了策略梯度和价值函数的更新，确保了智能体在探索过程中的高效性和稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，FAC算法在真实机器人操作任务中实现了86%的成功率，且在模拟Meta-world环境中，7/8任务的成功率达到100%，显著优于传统方法在1M帧下的表现，展示了RLFP框架的高效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、智能制造和人机协作等。通过提高机器人在复杂环境中的自主学习能力，RLFP框架能够推动智能体在更多实际任务中的应用，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) is a promising approach for solving robotic manipulation tasks. However, it is challenging to apply the RL algorithms directly in the real world. For one thing, RL is data-intensive and typically requires millions of interactions with environments, which are impractical in real scenarios. For another, it is necessary to make heavy engineering efforts to design reward functions manually. To address these issues, we leverage foundation models in this paper. We propose Reinforcement Learning with Foundation Priors (RLFP) to utilize guidance and feedback from policy, value, and success-reward foundation models. Within this framework, we introduce the Foundation-guided Actor-Critic (FAC) algorithm, which enables embodied agents to explore more efficiently with automatic reward functions. The benefits of our framework are threefold: (1) \textit{sample efficient}; (2) \textit{minimal and effective reward engineering}; (3) \textit{agnostic to foundation model forms and robust to noisy priors}. Our method achieves remarkable performances in various manipulation tasks on both real robots and in simulation. Across 5 dexterous tasks with real robots, FAC achieves an average success rate of 86\% after one hour of real-time learning. Across 8 tasks in the simulated Meta-world, FAC achieves 100\% success rates in 7/8 tasks under less than 100k frames (about 1-hour training), outperforming baseline methods with manual-designed rewards in 1M frames. We believe the RLFP framework can enable future robots to explore and learn autonomously in the physical world for more tasks. Visualizations and code are available at https://yewr.github.io/rlfp.