VICtoR: Learning Hierarchical Vision-Instruction Correlation Rewards for Long-horizon Manipulation

📄 arXiv: 2405.16545v2 📥 PDF

作者: Kuo-Han Hung, Pang-Chi Lo, Jia-Fong Yeh, Han-Yuan Hsu, Yi-Ting Chen, Winston H. Hsu

分类: cs.RO

发布日期: 2024-05-26 (更新: 2025-02-20)

💡 一句话要点

提出VICtoR，通过分层视觉-指令相关奖励学习长时程操作任务

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 长时程操作 视觉-指令相关 奖励模型 分层学习 阶段检测 机器人学习 模仿学习

📋 核心要点

  1. 现有视觉-指令相关（VIC）方法在长时程任务中，缺乏对任务子阶段的感知，难以建模任务复杂性，且物体状态估计不足。
  2. VICtoR提出一种分层VIC奖励模型，通过阶段检测器和运动进度评估器，在不同层级精确评估任务进度，为智能体提供有效指导。
  3. 实验结果表明，VICtoR在长时程任务中优于现有VIC方法，成功率提升43%，验证了其在模拟和真实环境中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文研究了通过从无动作视频和语言指令中学习的长时程操作任务的奖励模型，我们称之为视觉-指令相关（VIC）问题。跨模态建模的最新进展突出了通过视觉和语言相关性进行奖励建模的潜力。然而，现有的VIC方法在学习长时程任务的奖励方面面临挑战，因为它们缺乏子阶段意识，难以建模任务复杂性，并且物体状态估计不足。为了应对这些挑战，我们引入了VICtoR，一种新型的分层VIC奖励模型，能够为长时程操作任务提供有效的奖励信号。VICtoR通过一种新颖的阶段检测器和运动进度评估器，精确地评估各个级别的任务进度，为智能体有效地学习任务提供有见地的指导。为了验证VICtoR的有效性，我们在模拟和真实环境中进行了广泛的实验。结果表明，VICtoR优于现有的最佳VIC方法，在长时程任务的成功率方面提高了43%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长时程操作任务中，如何利用视觉信息和语言指令学习有效的奖励模型的问题。现有VIC方法的痛点在于，它们难以处理长时程任务的复杂性，缺乏对任务子阶段的理解，并且在物体状态估计方面存在不足，导致奖励信号不够准确，影响了智能体的学习效率和最终性能。

核心思路：论文的核心思路是构建一个分层的VIC奖励模型，该模型能够感知任务的不同阶段，并根据当前阶段的进展情况给出相应的奖励。通过分层结构，模型可以更好地理解任务的整体结构，并对不同阶段的任务进展进行更精确的评估，从而提供更有效的奖励信号。

技术框架：VICtoR的整体框架包含三个主要模块：阶段检测器（Stage Detector）、运动进度评估器（Motion Progress Evaluator）和奖励生成器（Reward Generator）。阶段检测器负责识别当前任务所处的阶段；运动进度评估器评估当前阶段的完成程度；奖励生成器则根据阶段信息和进度评估结果生成最终的奖励信号。整个流程是，首先输入视觉信息和语言指令，阶段检测器判断当前任务阶段，然后运动进度评估器评估该阶段的完成度，最后奖励生成器综合二者信息给出奖励。

关键创新：VICtoR的关键创新在于其分层奖励结构和阶段检测器的设计。通过将任务分解为多个阶段，并对每个阶段的进展进行评估，VICtoR能够提供更细粒度的奖励信号，从而更好地指导智能体的学习。阶段检测器能够准确识别当前任务所处的阶段，这对于长时程任务至关重要，因为它允许模型根据不同的阶段采取不同的策略。

关键设计：阶段检测器可能采用分类网络结构，输入视觉特征和语言指令，输出当前任务阶段的概率分布。运动进度评估器可能使用时序模型（如LSTM或Transformer）来处理视觉序列，并预测当前阶段的完成程度。奖励生成器可能是一个简单的线性层或更复杂的神经网络，它将阶段信息和进度评估结果作为输入，输出最终的奖励值。损失函数的设计可能包括阶段分类损失和进度预测损失，以确保阶段检测器和运动进度评估器的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VICtoR在长时程操作任务中取得了显著的性能提升，相较于现有的最佳VIC方法，成功率提高了43%。这一结果验证了VICtoR的分层奖励结构和阶段检测器的有效性，表明其能够为智能体提供更有效的奖励信号，从而更好地指导智能体的学习。

🎯 应用场景

VICtoR的研究成果可应用于机器人操作、自动化装配、智能家居等领域。通过学习人类的指令和观察人类的操作视频，机器人可以自主完成复杂的长时程任务，例如组装家具、烹饪食物等。该研究有助于提高机器人的智能化水平和自主性，使其能够更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

We study reward models for long-horizon manipulation tasks by learning from action-free videos and language instructions, which we term the visual-instruction correlation (VIC) problem. Recent advancements in cross-modality modeling have highlighted the potential of reward modeling through visual and language correlations. However, existing VIC methods face challenges in learning rewards for long-horizon tasks due to their lack of sub-stage awareness, difficulty in modeling task complexities, and inadequate object state estimation. To address these challenges, we introduce VICtoR, a novel hierarchical VIC reward model capable of providing effective reward signals for long-horizon manipulation tasks. VICtoR precisely assesses task progress at various levels through a novel stage detector and motion progress evaluator, offering insightful guidance for agents learning the task effectively. To validate the effectiveness of VICtoR, we conducted extensive experiments in both simulated and real-world environments. The results suggest that VICtoR outperformed the best existing VIC methods, achieving a 43% improvement in success rates for long-horizon tasks.