AnyBipe: An End-to-End Framework for Training and Deploying Bipedal Robots Guided by Large Language Models

📄 arXiv: 2409.08904v2 📥 PDF

作者: Yifei Yao, Wentao He, Chenyu Gu, Jiaheng Du, Fuwei Tan, Zhen Zhu, Junguo Lu

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-09-13 (更新: 2025-02-23)

💡 一句话要点

AnyBipe：基于大语言模型引导的端到端双足机器人训练与部署框架

🎯 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) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 双足机器人 强化学习 大语言模型 奖励函数设计 Sim-to-real 自主控制 机器人部署

📋 核心要点

  1. 现有机器人强化学习策略训练与部署高度依赖人工干预，包括奖励函数设计、训练技巧和sim-to-real迁移等。
  2. AnyBipe框架利用大语言模型引导奖励函数设计，结合强化学习训练和同态评估，实现自主策略开发与优化。
  3. 该框架显著减少了人工干预，展示了在双足机器人运动控制中独立自主开发和改进控制策略的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种端到端的框架，用于训练和部署双足机器人的强化学习（RL）策略，该框架由大型语言模型（LLM）引导。针对机器人训练和部署中任务导向的挑战，该框架包含三个互连的模块：LLM引导的奖励函数设计模块、利用现有工作的RL训练模块以及模拟到真实（sim-to-real）的同态评估模块。该设计通过仅使用必要的仿真和部署平台，显著减少了人工干预，并可以选择性地整合人工设计的策略和历史数据。本文详细介绍了这些模块的构建、它们相对于传统方法的优势，并展示了该框架自主开发和改进双足机器人运动控制策略的能力，突出了其独立于人工干预运行的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在训练和部署机器人（特别是双足机器人）的强化学习策略时，需要大量的人工干预，例如设计复杂的奖励函数、调整训练技巧以及处理仿真到真实的迁移问题。这些人工干预不仅耗时耗力，而且依赖于领域专家的知识，限制了机器人智能的自主发展。

核心思路：AnyBipe框架的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大能力来自动化奖励函数的设计过程，从而减少对人工干预的依赖。通过LLM理解任务目标并生成合适的奖励函数，可以更有效地引导强化学习算法训练出期望的机器人控制策略。此外，框架还集成了sim-to-real的同态评估模块，以确保训练出的策略能够成功迁移到真实机器人上。

技术框架：AnyBipe框架包含三个主要模块：1) LLM引导的奖励函数设计模块：该模块利用LLM根据任务描述自动生成奖励函数。2) RL训练模块：该模块使用生成的奖励函数训练强化学习策略，可以采用现有的RL算法。3) Sim-to-real同态评估模块：该模块评估训练出的策略在仿真和真实环境中的性能一致性，并进行必要的调整。整个流程是从任务描述开始，经过LLM生成奖励函数，然后通过RL训练得到控制策略，最后通过sim-to-real评估进行验证和改进。

关键创新：该框架的关键创新在于利用LLM自动化奖励函数的设计过程。传统方法需要人工设计复杂的奖励函数，而AnyBipe框架通过LLM理解任务目标并自动生成奖励函数，大大减少了人工干预，提高了效率。此外，框架的sim-to-real同态评估模块也保证了策略在真实环境中的有效性。

关键设计：关于LLM的使用，具体prompt设计和微调策略未知。RL训练模块可以采用各种现有的强化学习算法，例如PPO、SAC等。Sim-to-real同态评估模块的具体实现细节未知，可能涉及到领域自适应等技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文重点在于框架设计，实验结果的量化数据未知。论文展示了该框架能够自主开发和改进双足机器人运动控制策略，并强调了其独立于人工干预运行的潜力。具体的性能提升数据和对比基线未知，但框架本身的设计理念具有创新性。

🎯 应用场景

AnyBipe框架具有广泛的应用前景，例如在物流、救援、巡检等领域，可以用于快速开发和部署各种双足机器人控制策略。该框架的自动化奖励函数设计能力可以大大降低机器人开发的门槛，加速机器人技术的普及。未来，该框架还可以扩展到其他类型的机器人，例如四足机器人、无人机等。

📄 摘要（原文）

Training and deploying reinforcement learning (RL) policies for robots, especially in accomplishing specific tasks, presents substantial challenges. Recent advancements have explored diverse reward function designs, training techniques, simulation-to-reality (sim-to-real) transfers, and performance analysis methodologies, yet these still require significant human intervention. This paper introduces an end-to-end framework for training and deploying RL policies, guided by Large Language Models (LLMs), and evaluates its effectiveness on bipedal robots. The framework consists of three interconnected modules: an LLM-guided reward function design module, an RL training module leveraging prior work, and a sim-to-real homomorphic evaluation module. This design significantly reduces the need for human input by utilizing only essential simulation and deployment platforms, with the option to incorporate human-engineered strategies and historical data. We detail the construction of these modules, their advantages over traditional approaches, and demonstrate the framework's capability to autonomously develop and refine controlling strategies for bipedal robot locomotion, showcasing its potential to operate independently of human intervention.