Towards Autonomous Reinforcement Learning for Real-World Robotic Manipulation with Large Language Models

📄 arXiv: 2503.04280v4 📥 PDF

作者: Niccolò Turcato, Matteo Iovino, Aris Synodinos, Alberto Dalla Libera, Ruggero Carli, Pietro Falco

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-06-10)

💡 一句话要点

提出ARCHIE，利用LLM自主生成奖励函数，实现真实机器人操作的自主强化学习。

🎯 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: 强化学习 机器人操作 大型语言模型 奖励函数生成 自主学习

📋 核心要点

  1. 强化学习在机器人操作中面临奖励函数设计的挑战，尤其是在真实世界任务中，稀疏奖励不足，密集奖励需要精心设计。
  2. ARCHIE利用GPT-4从自然语言任务描述中自主生成奖励函数，无需人工设计，降低了强化学习的应用门槛。
  3. 通过模拟实验验证了ARCHIE在单臂和双臂操作任务中的有效性，并在真实机器人上进行了演示，展示了其可行性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ARCHIE的无监督流程，用于复杂人机交互环境下的自主强化学习。该方法利用预训练的大型语言模型GPT-4，直接从自然语言任务描述中生成奖励函数。这些奖励函数用于在模拟环境中训练强化学习智能体，并对奖励生成过程进行形式化，以增强可行性。此外，GPT-4还自动完成任务成功标准的编码，从而创建一个完全自动化的、一次性的流程，将人类可读的文本转换为可部署的机器人技能。通过在ABB YuMi协作机器人上进行的单臂和双臂操作任务的大量模拟实验验证了该方法的实用性和有效性。并在真实的机器人设置上演示了这些任务。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法在机器人操作任务中，尤其是在真实环境中，面临奖励函数设计的难题。稀疏奖励难以引导学习，而密集奖励则需要人工进行精细设计，耗时且依赖专家知识。这限制了强化学习在复杂机器人任务中的应用。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大语义理解和生成能力，自动生成强化学习的奖励函数。通过将自然语言的任务描述输入LLM，让LLM理解任务目标并生成相应的奖励函数，从而避免人工设计奖励函数的复杂性。

技术框架：ARCHIE的整体流程包括以下几个主要阶段：1) 任务描述输入：将任务的自然语言描述输入GPT-4。2) 奖励函数生成：GPT-4根据任务描述生成奖励函数，该函数定义了在不同状态下智能体应获得的奖励。3) 任务成功标准编码：GPT-4自动生成任务成功标准的代码，用于判断智能体是否成功完成任务。4) 强化学习训练：使用生成的奖励函数在模拟环境中训练强化学习智能体。5) 真实机器人部署：将训练好的智能体部署到真实机器人上执行任务。

关键创新：ARCHIE的关键创新在于利用LLM自动生成奖励函数，从而实现自主强化学习。与传统方法相比，ARCHIE无需人工设计奖励函数，大大降低了强化学习的应用门槛，并提高了其在复杂任务中的适用性。此外，自动生成任务成功标准也减少了人工干预。

关键设计：在奖励函数生成方面，论文对GPT-4的prompt进行了精心设计，以确保生成的奖励函数具有可行性和有效性。具体来说，prompt包含了任务的详细描述、期望的行为以及一些约束条件。此外，论文还对奖励函数进行了形式化，使其更易于在强化学习算法中使用。在强化学习训练方面，使用了常见的强化学习算法，如PPO等。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过在ABB YuMi协作机器人上进行的单臂和双臂操作任务的大量模拟实验验证了ARCHIE的有效性。实验结果表明，使用ARCHIE生成的奖励函数训练的强化学习智能体能够成功完成各种复杂的操作任务。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但真实机器人上的演示验证了该方法的可行性。

🎯 应用场景

ARCHIE具有广泛的应用前景，可应用于各种需要机器人操作的场景，如智能制造、物流、医疗等。通过自动生成奖励函数，ARCHIE可以快速部署机器人技能，提高生产效率和服务质量。未来，该方法有望进一步扩展到更复杂的任务和环境，实现更高级别的机器人自主性。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) and Visual Language Models (VLMs) have significantly impacted robotics, enabling high-level semantic motion planning applications. Reinforcement Learning (RL), a complementary paradigm, enables agents to autonomously optimize complex behaviors through interaction and reward signals. However, designing effective reward functions for RL remains challenging, especially in real-world tasks where sparse rewards are insufficient and dense rewards require elaborate design. In this work, we propose Autonomous Reinforcement learning for Complex Human-Informed Environments (ARCHIE), an unsupervised pipeline leveraging GPT-4, a pre-trained LLM, to generate reward functions directly from natural language task descriptions. The rewards are used to train RL agents in simulated environments, where we formalize the reward generation process to enhance feasibility. Additionally, GPT-4 automates the coding of task success criteria, creating a fully automated, one-shot procedure for translating human-readable text into deployable robot skills. Our approach is validated through extensive simulated experiments on single-arm and bi-manual manipulation tasks using an ABB YuMi collaborative robot, highlighting its practicality and effectiveness. Tasks are demonstrated on the real robot setup.