FLaRe: Achieving Masterful and Adaptive Robot Policies with Large-Scale Reinforcement Learning Fine-Tuning
作者: Jiaheng Hu, Rose Hendrix, Ali Farhadi, Aniruddha Kembhavi, Roberto Martin-Martin, Peter Stone, Kuo-Hao Zeng, Kiana Ehsani
分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-09-25 (更新: 2024-09-30)
💡 一句话要点
FLaRe：通过大规模强化学习微调实现精通且自适应的机器人策略
🎯 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)
关键词: 强化学习 机器人策略 行为克隆 大规模训练 泛化能力
📋 核心要点
- 现有基于行为克隆的通用机器人策略在未见状态和任务中表现不佳，存在性能瓶颈。
- FLaRe通过大规模强化学习微调，对齐预训练策略以完成任务，提升泛化能力。
- FLaRe在长时程移动操作任务中显著提升了成功率，并在真实机器人上取得了突破。
📝 摘要（中文）
近年来，机器人领域致力于通过大规模多任务行为克隆构建通用机器人策略。然而，这些策略的直接部署效果并不理想，模型难以应对未见过的状态和任务。为了突破这些模型的性能瓶颈，并将它们的能力提升到新的高度，本文提出了FLaRe，一个大规模强化学习微调框架，它集成了鲁棒的预训练表示、大规模训练和梯度稳定技术。我们的方法使预训练策略能够更好地完成任务，在先前演示过的和全新的任务及机器人形态上都实现了最先进的(SoTA)性能。具体而言，在一组长时程移动操作任务中，FLaRe在未见过的环境中实现了79.5%的平均成功率，相比之前的SoTA方法，在模拟环境中绝对提升了+23.6%，在真实机器人上绝对提升了+30.7%。通过仅使用稀疏奖励，我们的方法能够推广到预训练数据之外的新能力，且只需极少的人工干预。此外，我们还展示了在不到一天的时间内快速适应新的机器人形态和行为的能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于行为克隆的通用机器人策略虽然在大规模数据集上进行了训练，但在实际部署中，面对未曾见过的状态和任务时，性能会显著下降。这些策略难以泛化到新的环境和任务，阻碍了机器人技术的实际应用。因此，如何提升这些预训练策略的泛化能力，使其能够适应新的场景和任务，是一个亟待解决的问题。
核心思路：FLaRe的核心思路是利用强化学习对预训练的行为克隆策略进行微调。通过强化学习，策略可以从与环境的交互中学习，从而更好地适应新的任务和环境。FLaRe利用稀疏奖励信号，引导策略学习完成任务，并结合梯度稳定技术，保证训练过程的稳定性和收敛性。这种方法能够有效地将预训练策略的知识迁移到新的任务中，并提升其泛化能力。
技术框架：FLaRe框架主要包含以下几个阶段：1) 预训练策略初始化：使用大规模行为克隆数据集训练一个初始策略。2) 强化学习微调：使用强化学习算法（如PPO）对预训练策略进行微调。3) 稀疏奖励设计：设计稀疏奖励函数，引导策略学习完成任务。4) 梯度稳定技术：采用梯度裁剪、梯度累积等技术，保证训练过程的稳定性和收敛性。整体流程是先利用行为克隆学习一个初步的策略，然后通过强化学习进行精细调整，使其能够更好地适应新的任务和环境。
关键创新：FLaRe的关键创新在于将大规模强化学习微调应用于预训练的机器人策略。与传统的强化学习方法相比，FLaRe利用预训练策略作为初始点，加速了学习过程，并提升了策略的性能。与直接部署预训练策略相比，FLaRe通过强化学习微调，显著提升了策略的泛化能力。此外，FLaRe还采用了梯度稳定技术，保证了大规模强化学习训练的稳定性和收敛性。
关键设计：FLaRe的关键设计包括：1) 稀疏奖励函数：奖励函数只在任务完成时提供奖励，引导策略学习完成任务。2) 梯度裁剪：限制梯度的大小，防止梯度爆炸。3) 梯度累积：累积多个批次的梯度，减小梯度方差。4) 网络结构：采用Transformer结构作为策略网络，提升模型的表达能力。具体的参数设置需要根据具体的任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
FLaRe在长时程移动操作任务中取得了显著的性能提升。在未见过的环境中，FLaRe实现了79.5%的平均成功率，相比之前的SoTA方法，在模拟环境中绝对提升了+23.6%，在真实机器人上绝对提升了+30.7%。此外，FLaRe还展示了快速适应新的机器人形态和行为的能力，只需不到一天的时间即可完成微调。这些实验结果表明，FLaRe是一种有效且通用的机器人策略学习方法。
🎯 应用场景
FLaRe具有广泛的应用前景，可以应用于各种机器人任务，例如家庭服务机器人、工业机器人、物流机器人等。通过FLaRe，机器人可以快速适应新的任务和环境，提高工作效率和智能化水平。该研究的实际价值在于降低了机器人部署的成本和难度，促进了机器人技术的普及和应用。未来，FLaRe可以进一步扩展到多模态机器人学习、人机协作等领域，为机器人技术的发展做出更大的贡献。
📄 摘要（原文）
In recent years, the Robotics field has initiated several efforts toward building generalist robot policies through large-scale multi-task Behavior Cloning. However, direct deployments of these policies have led to unsatisfactory performance, where the policy struggles with unseen states and tasks. How can we break through the performance plateau of these models and elevate their capabilities to new heights? In this paper, we propose FLaRe, a large-scale Reinforcement Learning fine-tuning framework that integrates robust pre-trained representations, large-scale training, and gradient stabilization techniques. Our method aligns pre-trained policies towards task completion, achieving state-of-the-art (SoTA) performance both on previously demonstrated and on entirely novel tasks and embodiments. Specifically, on a set of long-horizon mobile manipulation tasks, FLaRe achieves an average success rate of 79.5% in unseen environments, with absolute improvements of +23.6% in simulation and +30.7% on real robots over prior SoTA methods. By utilizing only sparse rewards, our approach can enable generalizing to new capabilities beyond the pretraining data with minimal human effort. Moreover, we demonstrate rapid adaptation to new embodiments and behaviors with less than a day of fine-tuning. Videos can be found on the project website at https://robot-flare.github.io/