GRAPPA: Generalizing and Adapting Robot Policies via Online Agentic Guidance
作者: Arthur Bucker, Pablo Ortega-Kral, Jonathan Francis, Jean Oh
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-10-09 (更新: 2025-04-08)
备注: 21 pages, 12 figures, 4 tables
💡 一句话要点
GRAPPA：通过在线Agent引导泛化和调整机器人策略
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人学习 Agentic框架 策略泛化 在线自适应 大型语言模型 视觉语言模型 机器人操作 多Agent系统
📋 核心要点
- 现有机器人学习方法泛化性差，需要大量特定任务演示或复杂的模拟环境，难以适应真实世界。
- GRAPPA框架利用大型语言模型和视觉语言模型，通过多Agent协作实现机器人策略的在线自适应和泛化。
- 实验表明，GRAPPA框架显著提高了机器人操作策略的成功率，无需额外演示或探索，在模拟和真实环境中均有效。
📝 摘要（中文）
行为克隆和强化学习等机器人学习方法在特定环境中从人类演示中合成机器人技能方面显示出巨大的潜力。然而，这些方法通常需要特定于任务的演示或设计复杂的模拟环境，这限制了针对未见过的真实世界环境开发可泛化和鲁棒的策略。最近，用于机器人的基础模型（例如，LLM、VLM）的进步在使系统能够从大规模互联网数据中理解世界的语义方面显示出巨大的潜力。然而，如何利用这些知识使机器人系统能够理解世界的潜在动态，跨不同任务泛化策略，以及使策略适应新环境仍然是一个开放的挑战。为了缓解这些限制，我们提出了一个用于机器人自我引导和自我改进的Agent框架，该框架由一组角色专业化的对话Agent组成，例如高级顾问、基础Agent、监控Agent和机器人Agent。我们的框架迭代地将基础机器人策略与环境中的相关对象对齐，并使用视觉运动线索在线地将策略的动作分布转移到更理想的状态，同时保持对给定机器人硬件平台的主观配置的不可知性。我们证明了我们的方法可以有效地引导操作策略以实现显着更高的成功率，无论是在模拟还是在真实世界的实验中，而无需额外的人工演示或广泛的探索。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习方法，如行为克隆和强化学习，在特定环境下表现良好，但泛化能力不足，难以适应新的环境和任务。它们通常依赖于大量的任务特定演示或复杂的模拟环境，这限制了其在真实世界中的应用。痛点在于缺乏对环境动态的理解和跨任务的策略泛化能力。
核心思路：GRAPPA的核心思路是利用大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的强大语义理解能力，构建一个多Agent协作框架，实现机器人策略的在线自适应和泛化。通过Agent之间的交互，将基础策略与环境中的相关对象对齐，并根据视觉运动反馈调整动作分布，从而提高策略的成功率。
技术框架：GRAPPA框架包含四个主要Agent：高级顾问（High-level Advisor）、基础Agent（Grounding Agent）、监控Agent（Monitoring Agent）和机器人Agent（Robotic Agent）。高级顾问负责提供高层次的任务指导；基础Agent负责将策略与环境中的对象对齐；监控Agent负责监控机器人执行过程并提供反馈；机器人Agent负责执行策略并与环境交互。整个流程是迭代的，通过Agent之间的对话和反馈，不断优化策略。
关键创新：GRAPPA的关键创新在于其Agentic框架，它将大型语言模型和视觉语言模型与机器人控制相结合，实现了一种在线自适应和泛化的机器人学习方法。与传统的机器人学习方法相比，GRAPPA不需要大量的任务特定演示或复杂的模拟环境，而是通过Agent之间的协作和反馈，实现策略的自适应和优化。
关键设计：GRAPPA的关键设计包括：1) 使用LLM和VLM进行语义理解和任务规划；2) 设计了四个角色专业化的Agent，每个Agent负责不同的任务；3) 使用视觉运动线索来调整策略的动作分布；4) 采用迭代的优化流程，通过Agent之间的对话和反馈，不断提高策略的成功率。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GRAPPA框架在模拟和真实世界的实验中均取得了显著的成果。实验结果表明，GRAPPA能够显著提高机器人操作策略的成功率，而无需额外的人工演示或广泛的探索。具体的性能数据和对比基线在论文中未详细给出，属于未知信息。但摘要中明确指出，该方法可以有效地引导操作策略以实现显著更高的成功率。
🎯 应用场景
GRAPPA框架具有广泛的应用前景，可用于各种机器人操作任务，如物体抓取、装配、导航等。它能够提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，降低对人工演示的依赖，加速机器人技能的学习和部署。未来，该框架有望应用于智能制造、家庭服务、医疗健康等领域，实现机器人的自主化和智能化。
📄 摘要（原文）
Robot learning approaches such as behavior cloning and reinforcement learning have shown great promise in synthesizing robot skills from human demonstrations in specific environments. However, these approaches often require task-specific demonstrations or designing complex simulation environments, which limits the development of generalizable and robust policies for unseen real-world settings. Recent advances in the use of foundation models for robotics (e.g., LLMs, VLMs) have shown great potential in enabling systems to understand the semantics in the world from large-scale internet data. However, it remains an open challenge to use this knowledge to enable robotic systems to understand the underlying dynamics of the world, to generalize policies across different tasks, and to adapt policies to new environments. To alleviate these limitations, we propose an agentic framework for robot self-guidance and self-improvement, which consists of a set of role-specialized conversational agents, such as a high-level advisor, a grounding agent, a monitoring agent, and a robotic agent. Our framework iteratively grounds a base robot policy to relevant objects in the environment and uses visuomotor cues to shift the action distribution of the policy to more desirable states, online, while remaining agnostic to the subjective configuration of a given robot hardware platform. We demonstrate that our approach can effectively guide manipulation policies to achieve significantly higher success rates, both in simulation and in real-world experiments, without the need for additional human demonstrations or extensive exploration. Code and videos available at: https://agenticrobots.github.io