Steering Your Generalists: Improving Robotic Foundation Models via Value Guidance

📄 arXiv: 2410.13816v2 📥 PDF

作者: Mitsuhiko Nakamoto, Oier Mees, Aviral Kumar, Sergey Levine

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-10-17 (更新: 2025-02-24)

备注: Conference on Robot Learning (CoRL) 2024. Project Page: https://nakamotoo.github.io/V-GPS

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

V-GPS：通过价值引导提升通用机器人策略的部署性能

🎯 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: 机器人操作 通用策略 离线强化学习 价值函数 策略调整

📋 核心要点

  1. 通用机器人策略训练数据质量不一，人工演示并非最优，大规模数据集难以保证高质量。
  2. V-GPS通过离线强化学习得到的价值函数，在部署时对通用策略的动作进行重排序，提升性能。
  3. 实验证明，V-GPS能有效提升多种架构的通用策略在不同机器人平台上的性能，无需策略微调。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种通用的方法，称为价值引导策略调整（V-GPS），旨在提升通用机器人策略在部署时的性能。这些通用策略通常基于多样化的演示数据集训练，但数据质量参差不齐。V-GPS通过离线强化学习学习到的价值函数，对策略产生的动作进行重排序。该方法与多种不同的通用策略兼容，无需微调或访问策略权重。实验表明，相同的价值函数可以提升五种不同架构的先进策略的性能，这些策略在不同的数据集上训练，并在多个机器人平台上跨12个任务实现了持续的性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：通用机器人策略依赖大量演示数据训练，但数据质量难以保证，且不同机器人平台间的数据迁移效果未知。现有方法难以有效利用这些数据，导致策略性能受限。

核心思路：V-GPS的核心在于利用离线强化学习学习一个价值函数，该函数能够评估不同动作的优劣。在部署时，通用策略生成一系列动作，然后使用价值函数对这些动作进行排序，选择价值最高的动作执行。这样可以在不修改原始策略的情况下，利用价值信息提升策略性能。

技术框架：V-GPS包含两个主要模块：通用机器人策略和价值函数。通用机器人策略负责生成候选动作，价值函数则评估这些动作的价值。整体流程如下：1) 通用策略根据当前状态生成多个候选动作；2) 价值函数对这些动作进行评估，输出每个动作的价值；3) 选择价值最高的动作执行；4) 环境状态更新，重复上述过程。

关键创新：V-GPS的关键创新在于将离线强化学习与通用机器人策略相结合，利用价值函数指导策略的动作选择。与直接微调策略相比，V-GPS无需访问策略权重，具有更好的通用性和可扩展性。此外，V-GPS可以利用不同数据集训练的价值函数，进一步提升策略性能。

关键设计：价值函数采用离线强化学习算法训练，例如Behavior Cloning (BC), Conservative Q-Learning (CQL)等。价值函数的输入是状态和动作，输出是该状态下执行该动作的预期回报。损失函数根据所使用的离线强化学习算法而定。在部署时，选择价值最高的动作，可以使用argmax或采样等方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，V-GPS能够显著提升五种不同架构的通用策略在多个机器人平台上的性能。在12个不同的任务中，V-GPS均取得了持续的性能提升。例如，在某些任务中，V-GPS能够将成功率从50%提升到80%以上，证明了其有效性和通用性。

🎯 应用场景

V-GPS可广泛应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。它能够提升现有通用机器人策略的性能，降低对高质量演示数据的依赖，加速机器人技术的部署和应用。未来，V-GPS可以与其他技术结合，例如模仿学习、强化学习等，进一步提升机器人智能水平。

📄 摘要（原文）

Large, general-purpose robotic policies trained on diverse demonstration datasets have been shown to be remarkably effective both for controlling a variety of robots in a range of different scenes, and for acquiring broad repertoires of manipulation skills. However, the data that such policies are trained on is generally of mixed quality -- not only are human-collected demonstrations unlikely to perform the task perfectly, but the larger the dataset is, the harder it is to curate only the highest quality examples. It also remains unclear how optimal data from one embodiment is for training on another embodiment. In this paper, we present a general and broadly applicable approach that enhances the performance of such generalist robot policies at deployment time by re-ranking their actions according to a value function learned via offline RL. This approach, which we call Value-Guided Policy Steering (V-GPS), is compatible with a wide range of different generalist policies, without needing to fine-tune or even access the weights of the policy. We show that the same value function can improve the performance of five different state-of-the-art policies with different architectures, even though they were trained on distinct datasets, attaining consistent performance improvement on multiple robotic platforms across a total of 12 tasks. Code and videos can be found at: https://nakamotoo.github.io/V-GPS