Lifelong Robot Library Learning: Bootstrapping Composable and Generalizable Skills for Embodied Control with Language Models
作者: Georgios Tziafas, Hamidreza Kasaei
分类: cs.RO
发布日期: 2024-06-26 (更新: 2024-07-15)
备注: ICRA 2024
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
LRLL：基于LLM的终身机器人技能库学习，提升具身控制能力
🎯 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: 终身学习 机器人控制 大型语言模型 具身智能 技能库学习
📋 核心要点
- 现有基于LLM的具身控制方法依赖固定的技能库和手工设计的提示工程，限制了智能体可处理任务的范围。
- LRLL通过软记忆模块、自引导探索、技能抽象器和终身学习算法，持续扩展机器人技能库，提升处理复杂任务的能力。
- 实验表明，LRLL在模拟环境中优于现有方法，并且学习到的技能具有较好的可迁移性，能够应用于真实世界。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的终身学习机器人代理LRLL，用于持续扩展机器人技能库，以应对日益复杂的操控任务。LRLL包含四个创新点：1）一个软记忆模块，用于动态存储和检索过去的经验作为上下文；2）一个自引导探索策略，用于在模拟环境中提出新的任务；3）一个技能抽象器，用于将最近的经验提炼成新的库技能；4）一个终身学习算法，允许人类用户通过最少的在线交互来引导新的技能。LRLL持续地将知识从记忆转移到技能库，构建可组合、通用和可解释的策略，同时绕过基于梯度的优化，从而避免灾难性遗忘。在模拟桌面环境中的实验评估表明，LRLL在终身学习设置中优于端到端和原始LLM方法，同时学习到的技能可以转移到现实世界。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于大型语言模型（LLM）的机器人控制方法通常依赖于预定义的、固定的技能库。这些方法需要人工精心设计提示工程来引导LLM生成机器人策略代码，这限制了机器人能够处理的任务范围，并且难以适应新的、更复杂的任务。此外，这些方法通常缺乏持续学习和知识积累的能力，无法在不断变化的环境中保持性能。
核心思路：LRLL的核心思路是构建一个能够终身学习的机器人代理，通过不断地探索、学习和抽象新的技能，来动态扩展其技能库。该方法利用LLM作为策略生成器，并结合软记忆模块、自引导探索策略和技能抽象器，实现知识的持续积累和泛化。通过这种方式，LRLL能够逐步掌握更复杂的任务，并避免灾难性遗忘。
技术框架：LRLL的整体框架包含以下几个主要模块：1）软记忆模块：用于存储和检索过去的经验，为LLM提供上下文信息。2）自引导探索策略：用于在模拟环境中提出新的任务，引导机器人进行探索。3）技能抽象器：用于将最近的经验提炼成新的库技能，并添加到技能库中。4）LLM策略生成器：利用LLM根据当前任务和技能库生成机器人策略代码。5）终身学习算法：协调各个模块，实现知识的持续积累和泛化。整个流程是循环迭代的，机器人不断探索新的任务，学习新的技能，并将这些技能添加到技能库中，从而不断提升自身的能力。
关键创新：LRLL的关键创新在于其终身学习的能力和动态扩展的技能库。与现有方法相比，LRLL不需要预先定义完整的技能库，而是通过不断地学习和抽象新的技能来逐步构建技能库。这种方法使得机器人能够适应不断变化的环境，并处理更复杂的任务。此外，LRLL还引入了软记忆模块和自引导探索策略，进一步提升了学习效率和泛化能力。
关键设计：软记忆模块的设计允许动态存储和检索经验，可能采用了某种形式的向量数据库或相似度搜索算法。自引导探索策略可能基于某种形式的强化学习或主动学习方法，用于选择最有价值的任务进行探索。技能抽象器可能利用LLM或其他机器学习模型来将经验提炼成可复用的技能。终身学习算法可能采用某种形式的正则化或知识蒸馏技术来避免灾难性遗忘。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节需要在论文原文中查找。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LRLL在模拟桌面环境中优于端到端和原始LLM方法。在终身学习设置中，LRLL能够持续学习新的技能，并保持较高的性能。此外，LRLL学习到的技能具有较好的可迁移性，可以成功地应用于真实世界。具体的性能数据和提升幅度需要在论文原文中查找。
🎯 应用场景
LRLL具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、工业自动化和医疗辅助等领域。它可以帮助机器人更好地理解和执行复杂的任务，提高机器人的自主性和适应性。通过持续学习和知识积累，LRLL可以使机器人能够更好地适应不断变化的环境，并处理各种未知的任务。未来，LRLL有望成为构建通用型机器人的关键技术。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have emerged as a new paradigm for embodied reasoning and control, most recently by generating robot policy code that utilizes a custom library of vision and control primitive skills. However, prior arts fix their skills library and steer the LLM with carefully hand-crafted prompt engineering, limiting the agent to a stationary range of addressable tasks. In this work, we introduce LRLL, an LLM-based lifelong learning agent that continuously grows the robot skill library to tackle manipulation tasks of ever-growing complexity. LRLL achieves this with four novel contributions: 1) a soft memory module that allows dynamic storage and retrieval of past experiences to serve as context, 2) a self-guided exploration policy that proposes new tasks in simulation, 3) a skill abstractor that distills recent experiences into new library skills, and 4) a lifelong learning algorithm for enabling human users to bootstrap new skills with minimal online interaction. LRLL continuously transfers knowledge from the memory to the library, building composable, general and interpretable policies, while bypassing gradient-based optimization, thus relieving the learner from catastrophic forgetting. Empirical evaluation in a simulated tabletop environment shows that LRLL outperforms end-to-end and vanilla LLM approaches in the lifelong setup while learning skills that are transferable to the real world. Project material will become available at the webpage https://gtziafas.github.io/LRLL_project.