Improving Vision-Language-Action Model with Online Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2501.16664v1 📥 PDF

作者: Yanjiang Guo, Jianke Zhang, Xiaoyu Chen, Xiang Ji, Yen-Jen Wang, Yucheng Hu, Jianyu Chen

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-01-28

备注: Accepted to ICRA 2025

💡 一句话要点

提出iRe-VLA框架，通过在线强化学习提升视觉-语言-动作模型在机器人控制中的性能。

🎯 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: 视觉-语言-动作模型 强化学习 监督学习 机器人控制 在线学习

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型虽强大，但如何通过与环境交互来进一步提升性能仍是挑战，直接应用在线RL会导致训练不稳定。
  2. iRe-VLA框架通过强化学习和监督学习的迭代，兼顾RL的探索性和监督学习的稳定性，从而有效提升VLA模型。
  3. 在模拟和真实机器人操作任务上的实验表明，iRe-VLA框架能够有效提升VLA模型的性能。

📝 摘要（中文）

本文研究如何通过强化学习（RL）进一步提升视觉-语言-动作（VLA）模型，这些模型通过专家机器人数据集上的监督微调（SFT）将大型视觉-语言模型（VLMs）集成到低级机器人控制中。直接将在线RL应用于大型VLA模型面临训练不稳定和计算负担过重等挑战。为了解决这些问题，本文提出了iRe-VLA框架，该框架通过强化学习和监督学习的迭代，有效地提升VLA模型，利用RL的探索优势，同时保持监督学习的稳定性。在两个模拟基准测试和一个真实世界的操作套件中的实验验证了该方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用强化学习进一步提升视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人控制中的性能。现有方法直接将在线强化学习应用于大型VLA模型时，面临训练不稳定，难以收敛，以及计算资源需求过高的挑战，使得在普通机器上难以有效训练。

核心思路：论文的核心思路是通过迭代强化学习（RL）和监督学习（SL）来提升VLA模型。RL负责探索环境，学习新的策略，而SL则负责稳定训练过程，防止模型性能崩溃。这种迭代的方式能够兼顾RL的探索性和SL的稳定性，从而更有效地提升VLA模型。

技术框架：iRe-VLA框架包含两个主要阶段：强化学习阶段和监督学习阶段。在强化学习阶段，VLA模型与环境交互，收集经验数据，并使用强化学习算法（如PPO）更新模型参数。在监督学习阶段，使用收集到的经验数据，通过监督学习的方式微调VLA模型，以稳定训练过程。这两个阶段交替进行，直到模型收敛。

关键创新：iRe-VLA框架的关键创新在于将强化学习和监督学习相结合，通过迭代的方式提升VLA模型。与直接应用在线强化学习相比，iRe-VLA框架能够更有效地利用强化学习的探索能力，同时避免训练不稳定问题。这种迭代学习的方式更适合于大型VLA模型的训练。

关键设计：在强化学习阶段，论文采用近端策略优化（PPO）算法来更新VLA模型。在监督学习阶段，使用交叉熵损失函数来微调VLA模型。此外，论文还设计了一种自适应的奖励函数，以更好地引导VLA模型学习有效的策略。具体的参数设置（如学习率、批量大小等）根据不同的任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，iRe-VLA框架在两个模拟基准测试和一个真实世界的操作套件中均取得了显著的性能提升。与基线方法相比，iRe-VLA框架能够更快地学习到有效的策略，并取得更高的成功率。例如，在真实世界的操作套件中，iRe-VLA框架的成功率比基线方法提高了15%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人控制任务，例如家庭服务机器人、工业机器人和自动驾驶汽车等。通过不断与环境交互和学习，机器人能够更好地理解人类指令，并执行复杂的任务。该方法有助于提高机器人的自主性和适应性，使其能够更好地服务于人类。

📄 摘要（原文）

Recent studies have successfully integrated large vision-language models (VLMs) into low-level robotic control by supervised fine-tuning (SFT) with expert robotic datasets, resulting in what we term vision-language-action (VLA) models. Although the VLA models are powerful, how to improve these large models during interaction with environments remains an open question. In this paper, we explore how to further improve these VLA models via Reinforcement Learning (RL), a commonly used fine-tuning technique for large models. However, we find that directly applying online RL to large VLA models presents significant challenges, including training instability that severely impacts the performance of large models, and computing burdens that exceed the capabilities of most local machines. To address these challenges, we propose iRe-VLA framework, which iterates between Reinforcement Learning and Supervised Learning to effectively improve VLA models, leveraging the exploratory benefits of RL while maintaining the stability of supervised learning. Experiments in two simulated benchmarks and a real-world manipulation suite validate the effectiveness of our method.