Focusing Robot Open-Ended Reinforcement Learning Through Users' Purposes

📄 arXiv: 2503.12579v1 📥 PDF

作者: Emilio Cartoni, Gianluca Cioccolini, Gianluca Baldassarre

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-03-16

备注: 4 pages, 2 figures, accepted at RLDM 2025

💡 一句话要点

提出Purpose-Directed OEL，通过用户目的引导机器人开放式强化学习。

🎯 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: 开放式学习 强化学习 机器人学习 目的导向 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 开放式学习机器人面临的挑战是，自主学习可能导致机器人花费大量时间学习与用户目标无关的信息。
  2. POEL的核心思想是利用用户指定的“目的”来引导机器人学习与目的相关的任务，从而提高学习效率。
  3. 实验结果表明，POEL在模拟环境中优于现有OEL方法，能够使机器人更好地适应非结构化环境并学习用户相关的知识。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为“目的导向开放式学习”（POEL）的解决方案，旨在解决开放式学习（OEL）机器人学习效率低下的问题。POEL基于“目的”这一概念，该目的由用户指定机器人需要达成的目标。核心思想是利用目的来引导OEL学习与目的相关的任务类别，这些任务在自主学习期间是未知的，但涉及与目的相关的对象。该方案通过一个机器人架构实现，该架构能够通过语音转文本接收用户目的，分析场景以识别对象，并使用大型语言模型来推理哪些对象与目的相关。这些对象随后被用于偏置OEL探索，使其关注对象的空间邻域，并自生成奖励，从而促进与这些对象的交互。在模拟环境中，实验结果表明，与最先进的OEL方法相比，目的导向的OEL具有潜在优势，能够使机器人在非结构化环境中处理任务，同时将其学习引导至与用户相关的知识获取。

🔬 方法详解

问题定义：开放式学习(OEL)机器人虽然具备自主学习能力，但容易在探索过程中学习到大量与用户目标无关的信息，导致学习效率低下。现有OEL方法缺乏有效的引导机制，无法根据用户需求进行针对性学习。

核心思路：本文的核心思路是引入“目的”的概念，即用户希望机器人达成的目标。通过分析用户目的，识别与目的相关的对象，并利用这些对象来引导机器人的探索和学习过程。这样可以使机器人更加专注于学习与用户目标相关的技能和知识，提高学习效率。

技术框架：POEL的整体架构包含以下几个主要模块：1) 语音转文本模块，用于接收用户输入的语音指令，并将其转换为文本形式；2) 场景分析模块，用于分析机器人所处的环境，识别其中的各种对象；3) 大型语言模型(LLM)，用于推理哪些对象与用户目的相关；4) 探索偏置模块，用于根据与目的相关的对象，调整机器人的探索策略，使其更加关注这些对象的空间邻域；5) 奖励生成模块，用于根据机器人与与目的相关的对象的交互情况，自生成奖励信号，引导机器人学习。

关键创新：POEL的关键创新在于将用户目的融入到开放式学习过程中，通过目的来引导机器人的探索和学习。与传统的OEL方法相比，POEL能够更加有效地学习与用户目标相关的知识，提高学习效率和实用性。此外，利用大型语言模型进行目的相关性推理也是一个创新点。

关键设计：在探索偏置模块中，可以使用高斯分布等方法来调整机器人的探索策略，使其更加关注与目的相关的对象的空间邻域。奖励生成模块可以根据机器人与与目的相关的对象的交互频率、交互方式等因素来设计奖励函数。具体参数设置需要根据实际应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在模拟环境中，POEL能够使机器人更快地学习与用户目的相关的技能，并且能够避免学习与用户目的无关的信息。与传统的OEL方法相比，POEL在学习效率和任务完成度方面都有显著提升。具体性能数据未知，但论文强调了POEL在引导学习方向上的优势。

🎯 应用场景

POEL具有广泛的应用前景，例如，可以应用于家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等领域。通过POEL，这些机器人可以根据用户的具体需求，自主学习完成各种任务，例如，整理房间、搬运物品、辅助医疗等。POEL还可以应用于智能家居、智慧城市等领域，使各种智能设备能够更好地理解用户的意图，提供更加个性化的服务。

📄 摘要（原文）

Open-Ended Learning (OEL) autonomous robots can acquire new skills and knowledge through direct interaction with their environment, relying on mechanisms such as intrinsic motivations and self-generated goals to guide learning processes. OEL robots are highly relevant for applications as they can autonomously leverage acquired knowledge to perform tasks beneficial to human users in unstructured environments, addressing challenges unforeseen at design time. However, OEL robots face a significant limitation: their openness may lead them to waste time learning information that is irrelevant to tasks desired by specific users. Here, we propose a solution called Purpose-Directed Open-Ended Learning' (POEL), based on the novel concept ofpurpose' introduced in previous work. A purpose specifies what users want the robot to achieve. The key insight of this work is that purpose can focus OEL on learning self-generated classes of tasks that, while unknown during autonomous learning (as typical in OEL), involve objects relevant to the purpose. This concept is operationalised in a novel robot architecture capable of receiving a human purpose through speech-to-text, analysing the scene to identify objects, and using a Large Language Model to reason about which objects are purpose-relevant. These objects are then used to bias OEL exploration towards their spatial proximity and to self-generate rewards that favour interactions with them. The solution is tested in a simulated scenario where a camera-arm-gripper robot interacts freely with purpose-related and distractor objects. For the first time, the results demonstrate the potential advantages of purpose-focused OEL over state-of-the-art OEL methods, enabling robots to handle unstructured environments while steering their learning toward knowledge acquisition relevant to users.