Learning Manipulation Skills through Robot Chain-of-Thought with Sparse Failure Guidance

📄 arXiv: 2405.13573v3 📥 PDF

作者: Kaifeng Zhang, Zhao-Heng Yin, Weirui Ye, Yang Gao

分类: cs.RO

发布日期: 2024-05-22 (更新: 2025-02-12)

💡 一句话要点

提出基于机器人思维链和稀疏失败指导的操控技能学习方法

🎯 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: 机器人操控 技能学习 视觉-语言模型 思维链 稀疏奖励 自模仿学习 强化学习

📋 核心要点

  1. 机器人技能学习面临奖励函数定义的挑战，现有方法提供的奖励信号过于粗糙，导致学习效率低下。
  2. 该论文提出一种基于机器人思维链的方法，将复杂任务分解为子任务，并利用视觉-语言模型提供细粒度的奖励指导。
  3. 实验结果表明，该方法显著优于现有基线方法，例如CLIP、LIV和RoboCLIP，在操控任务中成功率平均提升5.4倍。

📝 摘要（中文）

在机器人技能学习中，定义奖励函数一直是一个挑战。最近，视觉-语言模型（VLMs）在为机器人操控技能教学定义奖励信号方面展现出潜力。然而，现有工作提供的奖励指导通常过于粗糙，导致学习过程不充分。本文通过实施更细粒度的奖励指导来解决这个问题。我们将任务分解为更简单的子任务，并利用这种分解为VLMs提供更具信息量的奖励指导。我们还提出了一种基于VLM的自模仿学习过程来加速学习。实验结果表明，我们的算法始终优于CLIP、LIV和RoboCLIP等基线。具体而言，在一系列操控任务中，我们的算法比最佳基线RoboCLIP实现了平均高出5.4倍的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：机器人操控技能学习的关键挑战在于如何有效地定义奖励函数，以引导机器人学习完成复杂任务。现有的方法，例如直接使用视觉-语言模型（VLMs）生成奖励信号，往往提供过于粗糙的奖励，缺乏足够的指导性，导致学习过程缓慢且效果不佳。这些方法难以区分任务中的关键步骤和细微差别，从而限制了机器人的学习能力。

核心思路：本文的核心思路是将复杂的操控任务分解为一系列更简单的子任务，形成一个“思维链”。通过这种分解，可以为每个子任务提供更细粒度的奖励指导，从而更有效地引导机器人学习。同时，利用VLM的强大能力，为每个子任务生成相应的奖励信号，并结合自模仿学习，加速学习过程。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 任务分解：将复杂任务分解为一系列有序的子任务，形成思维链。2) 奖励生成：利用VLM为每个子任务生成相应的奖励信号，提供细粒度的指导。3) 策略学习：使用强化学习算法，根据VLM提供的奖励信号，学习每个子任务的策略。4) 自模仿学习：利用历史经验，通过自模仿学习进一步提升策略的性能和泛化能力。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将“思维链”的概念引入到机器人操控技能学习中。通过任务分解，可以为机器人提供更具结构化和可解释性的学习信号，从而克服了现有方法奖励信号过于粗糙的局限性。此外，结合VLM和自模仿学习，进一步提升了学习效率和性能。

关键设计：在任务分解方面，需要根据具体任务的特点，设计合适的子任务划分策略。在奖励生成方面，需要选择合适的VLM模型，并设计有效的提示工程，以生成准确和有意义的奖励信号。在策略学习方面，可以选择合适的强化学习算法，例如PPO或SAC，并调整相应的超参数。在自模仿学习方面，需要维护一个经验回放缓冲区，并选择合适的采样策略，以保证学习的稳定性和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该算法在多个机器人操控任务中显著优于现有基线方法，包括CLIP、LIV和RoboCLIP。具体而言，该算法比最佳基线RoboCLIP实现了平均高出5.4倍的成功率。这些结果表明，该方法能够有效地提高机器人操控技能的学习效率和性能。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种机器人操控任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗机器人等。通过学习更复杂的操控技能，机器人可以更好地完成各种任务，提高工作效率和服务质量。此外，该方法还可以扩展到其他类型的机器人学习任务，例如导航和规划等，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Defining reward functions for skill learning has been a long-standing challenge in robotics. Recently, vision-language models (VLMs) have shown promise in defining reward signals for teaching robots manipulation skills. However, existing work often provides reward guidance that is too coarse, leading to insufficient learning processes. In this paper, we address this issue by implementing more fine-grained reward guidance. We decompose tasks into simpler sub-tasks, using this decomposition to offer more informative reward guidance with VLMs. We also propose a VLM-based self imitation learning process to speed up learning. Empirical evidence demonstrates that our algorithm consistently outperforms baselines such as CLIP, LIV, and RoboCLIP. Specifically, our algorithm achieves a $5.4 \times$ higher average success rates compared to the best baseline, RoboCLIP, across a series of manipulation tasks.