The Duality of Generative AI and Reinforcement Learning in Robotics: A Review

📄 arXiv: 2410.16411v2 📥 PDF

作者: Angelo Moroncelli, Vishal Soni, Marco Forgione, Dario Piga, Blerina Spahiu, Loris Roveda

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-10-21 (更新: 2025-07-18)

备注: Submitted for publication to Information Fusion

期刊: Information Fusion Volume 129, May 2026, 104003

DOI: 10.1016/j.inffus.2025.104003

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述生成式AI与强化学习在机器人领域的双重性，并提出未来研究方向。

🎯 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: 生成式AI 强化学习 机器人 控制策略 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有机器人控制策略生成方法在处理复杂环境和多模态输入时存在局限性，需要更有效的策略学习和泛化能力。
  2. 论文核心思想是探索生成式AI和强化学习在机器人领域的双重角色，利用生成式AI作为RL的先验知识，并使用RL来训练和优化生成模型。
  3. 论文通过对现有研究进行分类和分析，总结了当前方法的局限性，并提出了未来研究方向，例如模型可扩展性、适应性和基础。

📝 摘要（中文）

本文综述了生成式AI和强化学习(RL)在机器人领域中的融合应用，探讨了它们如何重新定义AI智能体在信息输入和智能行为输出方面的能力。重点关注生成式AI和RL在机器人下游任务中的双重性。具体研究了：(1) 突出的生成式AI工具作为多模态输入融合的模块化先验在RL任务中的作用。(2) RL如何训练、微调和提炼用于策略生成的生成模型，例如VLA模型，类似于RL在大型语言模型中的应用。基于大量精选论文，提出了新的分类方法。最后，确定了模型可扩展性、适应性和基础等方面的开放性挑战，并为未来的研究方向提供了建议和见解。反思了哪些生成式AI模型最适合RL任务以及原因。另一方面，反思了RL增强生成策略中固有的重要问题，例如安全问题和失败模式，以及当前方法的局限性。相关的研究论文集合维护在GitHub存储库中，作为该领域正在进行的研究和开发的资源。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人控制策略生成方法难以有效融合多模态输入，并且在复杂环境中泛化能力不足。传统强化学习方法需要大量的试错学习，效率较低。生成式模型虽然可以生成多样化的数据，但缺乏与环境的交互能力，难以直接用于控制策略生成。

核心思路：论文的核心思路是探索生成式AI和强化学习在机器人领域的互补优势，将生成式AI作为强化学习的先验知识，提供更有效的探索策略和状态表示；同时，利用强化学习来训练和优化生成模型，使其能够生成更符合任务需求的控制策略。这种双重性可以克服传统方法的局限性，提高机器人控制策略的学习效率和泛化能力。

技术框架：论文首先对生成式AI和强化学习在机器人领域的应用进行了综述，然后提出了一个新的分类方法，将现有研究分为两类：(1) 生成式AI作为RL的先验知识；(2) RL用于训练和优化生成模型。对于第一类，论文探讨了如何利用生成式AI模型（例如VAE、GAN）来生成高质量的样本，从而加速强化学习的训练过程。对于第二类，论文探讨了如何利用强化学习来微调生成模型，使其能够生成更符合任务需求的控制策略。

关键创新：论文的关键创新在于强调了生成式AI和强化学习在机器人领域的双重性，并提出了一个新的分类方法，为该领域的研究提供了新的视角。此外，论文还对现有方法的局限性进行了深入分析，并提出了未来研究方向，例如模型可扩展性、适应性和基础。

关键设计：论文没有提出具体的算法或模型，而是对现有研究进行了综述和分析。但是，论文强调了以下关键设计：(1) 如何选择合适的生成式AI模型作为RL的先验知识；(2) 如何设计有效的奖励函数来指导RL训练生成模型；(3) 如何解决模型可扩展性、适应性和基础等问题。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文对现有研究进行了全面的综述和分析，提出了一个新的分类方法，并指出了未来研究方向。论文强调了生成式AI和强化学习在机器人领域的双重性，为该领域的研究提供了新的视角。论文还维护了一个GitHub存储库，收集了相关的研究论文，为研究人员提供了宝贵的资源。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人控制任务，例如自动驾驶、机器人操作、无人机控制等。通过结合生成式AI和强化学习，可以提高机器人在复杂环境中的适应性和智能水平，实现更高效、更安全的自动化。

📄 摘要（原文）

Recently, generative AI and reinforcement learning (RL) have been redefining what is possible for AI agents that take information flows as input and produce intelligent behavior. As a result, we are seeing similar advancements in embodied AI and robotics for control policy generation. Our review paper examines the integration of generative AI models with RL to advance robotics. Our primary focus is on the duality between generative AI and RL for robotics downstream tasks. Specifically, we investigate: (1) The role of prominent generative AI tools as modular priors for multi-modal input fusion in RL tasks. (2) How RL can train, fine-tune and distill generative models for policy generation, such as VLA models, similarly to RL applications in large language models. We then propose a new taxonomy based on a considerable amount of selected papers. Lastly, we identify open challenges accounting for model scalability, adaptation and grounding, giving recommendations and insights on future research directions. We reflect on which generative AI models best fit the RL tasks and why. On the other side, we reflect on important issues inherent to RL-enhanced generative policies, such as safety concerns and failure modes, and what are the limitations of current methods. A curated collection of relevant research papers is maintained on our GitHub repository, serving as a resource for ongoing research and development in this field: https://github.com/clmoro/Robotics-RL-FMs-Integration.