RoboCoder: Robotic Learning from Basic Skills to General Tasks with Large Language Models
作者: Jingyao Li, Pengguang Chen, Sitong Wu, Chuanyang Zheng, Hong Xu, Jiaya Jia
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2024-06-06
💡 一句话要点
RoboCoder：利用大型语言模型，从基础技能学习到通用机器人任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人学习 大型语言模型 自主学习 动态学习 泛化能力
📋 核心要点
- 现有机器人学习基准测试局限于单任务，泛化能力不足，难以应对复杂环境。
- RoboCoder框架利用大型语言模型和动态学习系统，通过实时环境反馈不断优化动作代码。
- 实验表明，RoboCoder框架在机器人任务中实现了显著的性能提升，相对提升达36%。
📝 摘要（中文）
本文提出了RoboCoder，一个旨在增强机器人在复杂环境中泛化能力的综合性基准测试和自主学习框架。与侧重于单任务学习的传统方法不同，本研究强调开发一种通用的机器人编码算法，使机器人能够利用基本技能来处理日益复杂的任务。新提出的基准测试包含80个手工设计的任务，涵盖7个不同的实体，测试模型从最小初始掌握中学习的能力。初步测试表明，即使是像GPT-4这样的先进模型，在人形实体的三样本场景中也只能达到47%的通过率。为了解决这些局限性，RoboCoder框架集成了大型语言模型（LLM）和一个动态学习系统，该系统使用实时环境反馈来不断更新和改进动作代码。这种自适应方法显示出显著的改进，实现了36%的相对提升。代码将会开源。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习方法主要集中于单任务学习，缺乏在复杂环境中进行泛化的能力。即使是强大的LLM，在少样本学习场景下，面对复杂任务时，性能也远未达到实用水平。因此，如何让机器人能够像人类一样，通过学习基础技能，并将其组合应用于新的、复杂的任务，是一个亟待解决的问题。
核心思路：RoboCoder的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大代码生成能力，结合动态学习系统，使机器人能够根据环境反馈不断优化动作代码。通过这种方式，机器人可以从基础技能出发，逐步掌握更复杂的任务，从而实现更好的泛化能力。
技术框架：RoboCoder框架主要包含以下几个模块：1) 任务定义模块：定义机器人需要完成的任务，包括任务目标、环境描述等。2) LLM代码生成模块：利用LLM生成初步的机器人动作代码，该代码基于任务定义和机器人已有的基础技能。3) 动态学习模块：机器人执行生成的代码，并从环境中获取反馈。根据反馈信息，动态学习模块调整和优化动作代码，使其更好地适应环境。4) 评估模块：评估机器人完成任务的性能，并根据评估结果调整学习策略。
关键创新：RoboCoder的关键创新在于其动态学习系统，该系统能够根据实时环境反馈不断更新和改进动作代码。与传统的静态代码生成方法相比，RoboCoder能够更好地适应复杂和动态的环境，从而实现更好的泛化能力。此外，该框架将LLM的代码生成能力与动态学习相结合，充分发挥了LLM的优势，并克服了其在机器人控制方面的局限性。
关键设计：RoboCoder框架的关键设计包括：1) LLM的选择：选择具有强大代码生成能力的LLM，例如GPT-4。2) 动态学习算法：采用强化学习或进化算法等方法，根据环境反馈优化动作代码。3) 奖励函数设计：设计合理的奖励函数，引导机器人学习完成任务。4) 探索策略：采用合适的探索策略，鼓励机器人尝试不同的动作，从而发现更优的解决方案。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RoboCoder框架在机器人任务中取得了显著的性能提升。在包含80个任务的基准测试中，即使是像GPT-4这样的先进模型，在人形实体的三样本场景中也只能达到47%的通过率。而通过RoboCoder框架的动态学习，机器人实现了36%的相对性能提升，表明该框架能够有效地提高机器人在复杂环境中的泛化能力。
🎯 应用场景
RoboCoder框架具有广泛的应用前景，可应用于智能制造、家庭服务、医疗健康等领域。例如，在智能制造中，机器人可以利用RoboCoder框架学习完成各种复杂的装配任务；在家庭服务中，机器人可以利用RoboCoder框架学习完成各种家务任务；在医疗健康领域，机器人可以利用RoboCoder框架学习完成各种辅助手术任务。该研究有望推动机器人技术的进一步发展，使机器人能够更好地服务于人类。
📄 摘要（原文）
The emergence of Large Language Models (LLMs) has improved the prospects for robotic tasks. However, existing benchmarks are still limited to single tasks with limited generalization capabilities. In this work, we introduce a comprehensive benchmark and an autonomous learning framework, RoboCoder aimed at enhancing the generalization capabilities of robots in complex environments. Unlike traditional methods that focus on single-task learning, our research emphasizes the development of a general-purpose robotic coding algorithm that enables robots to leverage basic skills to tackle increasingly complex tasks. The newly proposed benchmark consists of 80 manually designed tasks across 7 distinct entities, testing the models' ability to learn from minimal initial mastery. Initial testing revealed that even advanced models like GPT-4 could only achieve a 47% pass rate in three-shot scenarios with humanoid entities. To address these limitations, the RoboCoder framework integrates Large Language Models (LLMs) with a dynamic learning system that uses real-time environmental feedback to continuously update and refine action codes. This adaptive method showed a remarkable improvement, achieving a 36% relative improvement. Our codes will be released.