Language-Conditioned Offline RL for Multi-Robot Navigation

📄 arXiv: 2407.20164v1 📥 PDF

作者: Steven Morad, Ajay Shankar, Jan Blumenkamp, Amanda Prorok

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-07-29

💡 一句话要点

提出一种基于离线强化学习和语言模型的用于多机器人导航的策略学习方法

🎯 匹配领域: 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: 多机器人导航 离线强化学习 自然语言指令 大型语言模型 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有方法难以让多机器人团队理解自然语言指令并执行导航任务，泛化性不足。
  2. 利用预训练大型语言模型（LLM）的嵌入作为条件，结合离线强化学习训练导航策略。
  3. 实验表明，该策略在真实机器人上表现出良好的泛化能力，无需微调即可直接部署。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种为多机器人团队开发导航策略的方法，该策略能够理解并遵循自然语言指令。这些策略以预训练的大型语言模型（LLM）的嵌入为条件，并通过离线强化学习进行训练，仅需最少20分钟的随机收集数据。在由五个真实机器人组成的团队上进行的实验表明，这些策略能够很好地泛化到未见过的命令，表明其理解了LLM的潜在空间。该方法不需要模拟器或环境模型，并生成低延迟的控制策略，可以直接部署到真实机器人，无需微调。我们提供了实验视频。

🔬 方法详解

问题定义：多机器人导航任务需要机器人团队根据自然语言指令进行协作导航。现有方法通常依赖于大量的在线数据收集或复杂的环境建模，难以适应真实世界的复杂性和不确定性。此外，如何让机器人理解并泛化到未见过的指令也是一个挑战。

核心思路：利用预训练的大型语言模型（LLM）来编码自然语言指令，将LLM的嵌入作为强化学习策略的条件输入。通过离线强化学习，利用少量随机收集的数据训练导航策略，避免了在线数据收集的成本和风险。这种方法旨在使机器人能够理解语言指令的语义，并将其转化为可执行的导航动作。

技术框架：该方法的核心框架包括三个主要部分：1) 数据收集：随机控制多机器人团队在环境中运动，收集机器人状态、动作和对应的语言指令数据。2) 语言嵌入：使用预训练的LLM（例如BERT或GPT）将自然语言指令编码为嵌入向量。3) 离线强化学习：使用收集到的数据和语言嵌入，训练一个条件强化学习策略，该策略以机器人状态和语言嵌入作为输入，输出机器人的动作。

关键创新：该方法的主要创新在于将预训练的LLM与离线强化学习相结合，用于多机器人导航任务。这种结合使得机器人能够理解自然语言指令，并利用少量离线数据学习导航策略。与传统的在线强化学习方法相比，该方法避免了与环境的直接交互，降低了训练成本和风险。

关键设计：关键设计包括：1) LLM的选择和嵌入方式：选择合适的LLM，并设计有效的嵌入方式，以充分利用LLM的语义信息。2) 离线强化学习算法的选择：选择适合离线数据的强化学习算法，例如Behavior Cloning或Conservative Q-Learning，以避免过度拟合和策略崩溃。3) 奖励函数的设计：设计合适的奖励函数，以引导机器人学习期望的导航行为。4) 网络结构：使用多层感知机（MLP）或循环神经网络（RNN）作为策略网络的结构，以适应不同的状态和动作空间。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在真实机器人平台上取得了良好的效果。仅使用20分钟的随机数据，训练出的策略能够很好地泛化到未见过的自然语言指令。与传统的基于规则或人工设计的导航策略相比，该方法具有更强的泛化能力和适应性。实验视频展示了机器人在各种场景下成功执行导航任务的能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种多机器人协作场景，例如仓库物流、搜索救援、环境监测等。通过自然语言指令，用户可以方便地指挥机器人团队完成复杂的任务，提高工作效率和安全性。未来，该方法有望扩展到更复杂的任务和环境，实现更智能、更灵活的多机器人协作。

📄 摘要（原文）

We present a method for developing navigation policies for multi-robot teams that interpret and follow natural language instructions. We condition these policies on embeddings from pretrained Large Language Models (LLMs), and train them via offline reinforcement learning with as little as 20 minutes of randomly-collected data. Experiments on a team of five real robots show that these policies generalize well to unseen commands, indicating an understanding of the LLM latent space. Our method requires no simulators or environment models, and produces low-latency control policies that can be deployed directly to real robots without finetuning. We provide videos of our experiments at https://sites.google.com/view/llm-marl.