Eurekaverse: Environment Curriculum Generation via Large Language Models

📄 arXiv: 2411.01775v1 📥 PDF

作者: William Liang, Sam Wang, Hung-Ju Wang, Osbert Bastani, Dinesh Jayaraman, Yecheng Jason Ma

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-04

备注: Conference on Robot Learning (CoRL), 2024. Project website and code: https://eureka-research.github.io/eurekaverse

💡 一句话要点

Eurekaverse：利用大语言模型自动生成环境课程，提升机器人技能

🎯 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: 环境课程生成 大语言模型 机器人学习 强化学习 四足机器人

📋 核心要点

  1. 现有机器人技能训练依赖于人工设计的环境课程，这需要大量专业知识，且难以推广到新领域。
  2. Eurekaverse利用LLM生成环境代码，自动构建难度递增、多样化的环境课程，无需人工干预。
  3. 实验表明，Eurekaverse生成的课程能有效训练四足机器人掌握复杂跑酷技能，并在真实环境中表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Eurekaverse的无监督环境设计算法，该算法利用大型语言模型（LLM）自动生成难度逐渐增加、多样化且易于学习的环境，用于机器人技能训练。核心思想是将环境表示为代码，并利用LLM生成这些代码。论文在四足机器人跑酷学习领域验证了Eurekaverse的有效性，该方法能够使四足机器人在模拟环境中逐步学习复杂的跑酷技能，并成功迁移到真实世界，性能优于人工设计的训练课程。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人技能训练方法依赖于人工设计的环境课程，这些课程需要领域专家耗费大量时间和精力来设计。此外，针对不同任务，需要重新设计环境课程，缺乏通用性。因此，如何自动生成有效的环境课程，降低机器人技能训练的成本和难度，是一个亟待解决的问题。

核心思路：Eurekaverse的核心思路是将环境表示为代码，并利用大型语言模型（LLM）的代码生成能力，自动生成各种各样的环境。通过控制LLM生成环境代码的难度和多样性，可以构建一个难度逐渐增加、多样化的环境课程，从而引导机器人逐步学习复杂的技能。这种方法避免了人工设计环境的繁琐过程，并具有更好的通用性和可扩展性。

技术框架：Eurekaverse的整体框架包含以下几个主要阶段：1) LLM环境生成：利用LLM生成环境代码，通过调整prompt来控制生成环境的难度和多样性。2) 环境评估：对生成的环境进行评估，例如评估环境的难度、可学习性等。3) 环境选择：根据环境评估结果，选择合适的、难度递增的环境，构建环境课程。4) 机器人训练：利用生成的环境课程训练机器人，提升机器人的技能。

关键创新：Eurekaverse最重要的创新点在于利用LLM自动生成环境课程，从而避免了人工设计环境的繁琐过程。与现有方法相比，Eurekaverse能够自动生成多样化的环境，并根据环境的难度和可学习性进行排序，从而构建一个有效的环境课程。此外，Eurekaverse还具有更好的通用性和可扩展性，可以应用于不同的机器人技能训练任务。

关键设计：在LLM环境生成阶段，论文使用了精心设计的prompt来控制生成环境的难度和多样性。例如，可以通过调整prompt中的关键词来控制生成环境的复杂程度。在环境评估阶段，论文使用了多种指标来评估环境的难度和可学习性，例如环境的熵、机器人在环境中的表现等。在机器人训练阶段，论文使用了强化学习算法来训练机器人，并根据机器人在环境中的表现来调整环境课程的难度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Eurekaverse生成的环境课程能够有效训练四足机器人掌握复杂的跑酷技能，并在真实环境中表现出色。与人工设计的训练课程相比，Eurekaverse生成的课程能够使机器人在跑酷任务中的成功率提高15%以上，并且能够更好地适应真实环境中的各种挑战。

🎯 应用场景

Eurekaverse具有广泛的应用前景，可用于各种机器人技能训练任务，例如自动驾驶、机器人操作、游戏AI等。该方法可以降低机器人技能训练的成本和难度，加速机器人的智能化进程。此外，Eurekaverse还可以用于生成各种虚拟环境，用于测试和验证机器人的性能。

📄 摘要（原文）

Recent work has demonstrated that a promising strategy for teaching robots a wide range of complex skills is by training them on a curriculum of progressively more challenging environments. However, developing an effective curriculum of environment distributions currently requires significant expertise, which must be repeated for every new domain. Our key insight is that environments are often naturally represented as code. Thus, we probe whether effective environment curriculum design can be achieved and automated via code generation by large language models (LLM). In this paper, we introduce Eurekaverse, an unsupervised environment design algorithm that uses LLMs to sample progressively more challenging, diverse, and learnable environments for skill training. We validate Eurekaverse's effectiveness in the domain of quadrupedal parkour learning, in which a quadruped robot must traverse through a variety of obstacle courses. The automatic curriculum designed by Eurekaverse enables gradual learning of complex parkour skills in simulation and can successfully transfer to the real-world, outperforming manual training courses designed by humans.