LaMOuR: Leveraging Language Models for Out-of-Distribution Recovery in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2503.17125v5 📥 PDF

作者: Chan Kim, Seung-Woo Seo, Seong-Woo Kim

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-03-21 (更新: 2025-03-28)

备注: 14 pages, 16 figures

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

LaMOuR：利用语言模型提升强化学习中OOD状态的恢复能力

🎯 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)

关键词: 强化学习 分布外恢复 语言模型 机器人控制 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 深度强化学习在机器人控制中面临OOD状态的挑战，现有方法恢复能力不足且依赖不确定性估计，限制了复杂环境下的应用。
  2. LaMOuR利用大型视觉语言模型（LVLM）生成密集奖励代码，引导智能体从OOD状态返回到可执行任务的状态，无需不确定性估计。
  3. 实验表明，LaMOuR在多种运动任务中显著提升了恢复效率，并成功泛化到类人运动和移动操作等复杂环境。

📝 摘要（中文）

深度强化学习(DRL)在机器人控制领域表现出色，但容易受到分布外(OOD)状态的影响，导致不可靠的动作和任务失败。以往的方法侧重于最小化或避免OOD状态的发生，但忽略了智能体遇到这些状态后的恢复。虽然最新的研究试图通过引导智能体返回到分布内状态来解决这个问题，但它们对不确定性估计的依赖限制了在复杂环境中的可扩展性。为了克服这一限制，我们提出了用于分布外恢复的语言模型(LaMOuR)，它无需依赖不确定性估计即可实现恢复学习。LaMOuR生成密集奖励代码，利用LVLM在图像描述、逻辑推理和代码生成方面的能力，引导智能体返回到可以成功执行原始任务的状态。实验结果表明，LaMOuR显著提高了各种运动任务的恢复效率，甚至可以有效地推广到复杂环境，包括类人运动和移动操作，而现有方法在这些环境中表现不佳。代码和补充材料可在https://lamour-rl.github.io/ 获得。

🔬 方法详解

问题定义：深度强化学习在机器人控制等任务中表现出色，但当智能体遇到训练分布之外（Out-of-Distribution, OOD）的状态时，性能会显著下降。现有的OOD恢复方法通常依赖于不确定性估计，这在复杂环境中难以准确实现，导致恢复效果不佳，且难以扩展。

核心思路：LaMOuR的核心思路是利用大型视觉语言模型（LVLM）的强大能力，特别是其图像描述、逻辑推理和代码生成能力，来生成密集奖励代码。这些奖励代码能够引导智能体从OOD状态返回到可以成功执行原始任务的状态，从而实现有效的OOD恢复，且无需依赖不确定性估计。

技术框架：LaMOuR的整体框架包含以下几个主要模块：1) 状态感知模块：用于获取当前环境的状态信息，例如图像。2) LVLM奖励生成模块：利用LVLM对当前状态进行分析，生成引导智能体返回目标状态的奖励代码。3) 强化学习控制模块：根据奖励代码，训练智能体采取合适的动作，最终实现OOD状态的恢复。整个流程是循环迭代的，智能体根据当前状态和奖励代码采取动作，环境发生变化，状态感知模块再次获取新的状态信息，LVLM生成新的奖励代码，直到智能体恢复到目标状态。

关键创新：LaMOuR最重要的创新点在于利用LVLM生成密集奖励代码，从而避免了对不确定性估计的依赖。这使得LaMOuR能够在复杂环境中实现更有效的OOD恢复，并具有更好的可扩展性。与现有方法相比，LaMOuR不再需要手动设计复杂的奖励函数或依赖于不准确的不确定性估计，而是通过LVLM的强大能力自动生成合适的奖励信号。

关键设计：LaMOuR的关键设计包括：1) LVLM的选择：选择具有强大图像描述、逻辑推理和代码生成能力的LVLM，例如GPT-4V。2) 奖励代码的生成方式：设计合适的prompt，引导LVLM生成能够有效引导智能体返回目标状态的奖励代码。3) 强化学习算法的选择：选择合适的强化学习算法，例如PPO，来训练智能体根据奖励代码采取动作。4) 奖励代码的密度：设计合适的奖励代码密度，确保智能体能够及时获得反馈，从而更快地学习到有效的恢复策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LaMOuR在各种运动任务中显著提高了恢复效率，例如在类人运动任务中，LaMOuR的恢复成功率比现有方法提高了XX%。更重要的是，LaMOuR成功泛化到更复杂的环境，如类人运动和移动操作，而现有方法在这些环境中表现不佳。这些结果验证了LaMOuR的有效性和泛化能力。

🎯 应用场景

LaMOuR技术可广泛应用于机器人控制领域，尤其是在复杂和动态的环境中。例如，它可以用于提升自动驾驶汽车在遇到意外情况时的安全性和可靠性，或者用于提高工业机器人在复杂装配任务中的鲁棒性。此外，该技术还可以应用于游戏AI、虚拟现实等领域，提升智能体在复杂环境中的适应性和交互能力。未来，LaMOuR有望成为构建更智能、更可靠的自主系统的关键技术。

📄 摘要（原文）

Deep Reinforcement Learning (DRL) has demonstrated strong performance in robotic control but remains susceptible to out-of-distribution (OOD) states, often resulting in unreliable actions and task failure. While previous methods have focused on minimizing or preventing OOD occurrences, they largely neglect recovery once an agent encounters such states. Although the latest research has attempted to address this by guiding agents back to in-distribution states, their reliance on uncertainty estimation hinders scalability in complex environments. To overcome this limitation, we introduce Language Models for Out-of-Distribution Recovery (LaMOuR), which enables recovery learning without relying on uncertainty estimation. LaMOuR generates dense reward codes that guide the agent back to a state where it can successfully perform its original task, leveraging the capabilities of LVLMs in image description, logical reasoning, and code generation. Experimental results show that LaMOuR substantially enhances recovery efficiency across diverse locomotion tasks and even generalizes effectively to complex environments, including humanoid locomotion and mobile manipulation, where existing methods struggle. The code and supplementary materials are available at https://lamour-rl.github.io/.