LLM-based Interactive Imitation Learning for Robotic Manipulation
作者: Jonas Werner, Kun Chu, Cornelius Weber, Stefan Wermter
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-30
备注: To be published in IJCNN 2025 proceedings
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出LLM-iTeach框架，利用大语言模型作为交互式教师提升机器人操作模仿学习性能。
🎯 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: 机器人操作 模仿学习 交互式学习 大语言模型 强化学习 人机交互 策略生成 反馈机制
📋 核心要点
- 模仿学习在机器人任务中常违反独立同分布假设，交互式模仿学习虽有改进，但依赖大量人工参与。
- LLM-iTeach利用LLM作为交互式教师，通过分层提示生成策略代码，并基于相似性提供反馈。
- 实验表明，LLM-iTeach在成功率上超越了行为克隆，并达到或超过了人工教师的交互式模仿学习方法。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的交互式模仿学习（IIL）框架LLM-iTeach，旨在解决机器人任务中模仿学习（IL）违反独立同分布（i.i.d）假设的问题，并降低对人工参与的依赖。LLM-iTeach利用LLM的推理和生成能力，通过分层提示策略引导LLM生成Python代码形式的策略。同时，设计了一种基于相似性的反馈机制，在agent训练过程中提供交互式的纠正和评估反馈。在多个机器人操作任务上的实验结果表明，LLM-iTeach的成功率超过了行为克隆（BC），并且达到了甚至超过了使用人工教师的先进IIL方法CEILing的性能。此外，该方法在其他任务上的评估也展示了其泛化潜力。代码和提示已开源。
🔬 方法详解
问题定义：传统的模仿学习和交互式模仿学习在机器人操作任务中面临着数据分布偏移问题，即训练数据和实际执行环境存在差异，导致性能下降。交互式模仿学习虽然可以通过人工反馈进行纠正，但需要大量的人工参与，成本高昂。因此，如何降低对人工的依赖，同时保持甚至提升模仿学习的性能是一个关键问题。
核心思路：本文的核心思路是利用大语言模型（LLM）的强大推理和生成能力，将LLM作为交互式教师，替代人工提供反馈。LLM能够理解任务目标，并根据agent的行为提供指导和纠正，从而缓解数据分布偏移问题，并降低对人工资源的依赖。
技术框架：LLM-iTeach框架主要包含以下几个模块：1) LLM策略生成器：通过分层提示策略，引导LLM生成Python代码形式的机器人控制策略。2) Agent执行器：Agent执行LLM生成的策略，并在环境中进行交互。3) 相似性反馈机制：根据Agent的执行轨迹与期望轨迹的相似度，LLM提供纠正和评估反馈。4) 策略更新器：根据LLM的反馈，更新Agent的策略。整个流程是一个迭代过程，Agent不断与环境交互，并接受LLM的反馈，最终学习到有效的控制策略。
关键创新：LLM-iTeach最重要的创新点在于利用LLM作为交互式教师，替代了传统交互式模仿学习中的人工教师。这种方法不仅降低了成本，还利用了LLM的知识和推理能力，可以提供更有效的反馈。此外，基于相似性的反馈机制能够更准确地评估Agent的行为，并提供有针对性的指导。
关键设计：LLM-iTeach的关键设计包括：1) 分层提示策略：用于引导LLM生成高质量的策略代码。2) 相似性度量方法：用于评估Agent的执行轨迹与期望轨迹的相似度，例如可以使用动态时间规整（DTW）等方法。3) 反馈机制：LLM根据相似性度量结果，生成纠正或评估反馈，例如可以提供下一步应该采取的动作，或者指出当前策略的不足之处。4) 策略更新方法：根据LLM的反馈，更新Agent的策略，例如可以使用强化学习算法或直接修改策略代码。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLM-iTeach在多个机器人操作任务中取得了显著的性能提升。例如，在物体抓取任务中，LLM-iTeach的成功率超过了行为克隆（BC）方法，并且达到了甚至超过了使用人工教师的先进IIL方法CEILing的性能。此外，该方法在其他任务上的评估也展示了其泛化潜力，证明了LLM作为交互式教师的有效性。
🎯 应用场景
LLM-iTeach具有广泛的应用前景，可用于各种机器人操作任务，如物体抓取、装配、导航等。该方法可以降低机器人学习的成本，提高学习效率，并使机器人能够更好地适应复杂和动态的环境。此外，该方法还可以应用于其他需要交互式学习的领域，如游戏AI、自动驾驶等。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in machine learning provide methods to train autonomous agents capable of handling the increasing complexity of sequential decision-making in robotics. Imitation Learning (IL) is a prominent approach, where agents learn to control robots based on human demonstrations. However, IL commonly suffers from violating the independent and identically distributed (i.i.d) assumption in robotic tasks. Interactive Imitation Learning (IIL) achieves improved performance by allowing agents to learn from interactive feedback from human teachers. Despite these improvements, both approaches come with significant costs due to the necessity of human involvement. Leveraging the emergent capabilities of Large Language Models (LLMs) in reasoning and generating human-like responses, we introduce LLM-iTeach -- a novel IIL framework that utilizes an LLM as an interactive teacher to enhance agent performance while alleviating the dependence on human resources. Firstly, LLM-iTeach uses a hierarchical prompting strategy that guides the LLM in generating a policy in Python code. Then, with a designed similarity-based feedback mechanism, LLM-iTeach provides corrective and evaluative feedback interactively during the agent's training. We evaluate LLM-iTeach against baseline methods such as Behavior Cloning (BC), an IL method, and CEILing, a state-of-the-art IIL method using a human teacher, on various robotic manipulation tasks. Our results demonstrate that LLM-iTeach surpasses BC in the success rate and achieves or even outscores that of CEILing, highlighting the potential of LLMs as cost-effective, human-like teachers in interactive learning environments. We further demonstrate the method's potential for generalization by evaluating it on additional tasks. The code and prompts are provided at: https://github.com/Tubicor/LLM-iTeach.