Robot-R1: Reinforcement Learning for Enhanced Embodied Reasoning in Robotics

📄 arXiv: 2506.00070v1 📥 PDF

作者: Dongyoung Kim, Sumin Park, Huiwon Jang, Jinwoo Shin, Jaehyung Kim, Younggyo Seo

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-05-29

备注: 26 pages, 14 figures

💡 一句话要点

提出Robot-R1以解决机器人控制中的推理能力不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 具身推理 强化学习 机器人控制 视觉-语言模型 监督微调 低级动作控制 智能机器人

📋 核心要点

  1. 现有的监督微调方法在机器人控制中存在数据集构建不优化和灾难性遗忘等问题。
  2. Robot-R1通过强化学习来增强具身推理，学习预测任务所需的关键点状态。
  3. 实验结果显示，Robot-R1在具身推理任务上超越了传统的SFT方法，且参数量仅为7B。

📝 摘要（中文）

大型视觉-语言模型（LVLMs）在结合具身推理与机器人控制方面展现出巨大潜力。现有方法通常依赖于监督微调（SFT），但SFT数据集往往是启发式构建的，未能明确优化机器人控制，且存在灾难性遗忘和泛化性能下降等问题。为了解决这些局限性，本文提出了Robot-R1，一个利用强化学习增强具身推理的框架。Robot-R1学习预测任务完成所需的下一个关键点状态，基于当前场景图像和来自专家演示的环境元数据。实验结果表明，使用Robot-R1训练的模型在具身推理任务上优于SFT方法，且在低级动作控制相关的推理任务中，Robot-R1的表现甚至超过了GPT-4o。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人控制方法中具身推理能力不足的问题，尤其是监督微调（SFT）方法在数据集构建和泛化能力上的局限性。

核心思路：Robot-R1通过强化学习的方式，学习如何根据当前场景图像和环境元数据预测任务完成所需的下一个关键点状态，从而增强机器人在执行任务时的推理能力。

技术框架：Robot-R1的整体架构包括数据输入模块、推理模块和强化学习模块。数据输入模块负责接收场景图像和环境元数据，推理模块进行关键点状态预测，强化学习模块则对推理结果进行反馈和优化。

关键创新：Robot-R1的主要创新在于将强化学习应用于具身推理任务，通过样本推理响应并强化那些能够提高预测准确性的响应，从而有效克服了SFT方法的不足。

关键设计：在设计上，Robot-R1采用了7B参数的轻量级模型，并通过特定的损失函数来优化推理结果的准确性，确保在低级动作控制任务中表现优异。该模型的网络结构经过精心设计，以支持高效的推理和学习过程。

📊 实验亮点

实验结果表明，Robot-R1在具身推理任务上显著优于传统的SFT方法，尤其在低级动作控制相关的推理任务中，其性能甚至超过了GPT-4o。具体而言，Robot-R1在多个基准测试中表现出更高的准确性和更好的泛化能力。

🎯 应用场景

Robot-R1的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括智能机器人、自动驾驶、以及人机交互等。通过增强机器人在复杂环境中的推理能力，能够提升其自主决策和执行任务的效率，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have recently shown great promise in advancing robotics by combining embodied reasoning with robot control. A common approach involves training on embodied reasoning tasks related to robot control using Supervised Fine-Tuning (SFT). However, SFT datasets are often heuristically constructed and not explicitly optimized for improving robot control. Furthermore, SFT often leads to issues such as catastrophic forgetting and reduced generalization performance. To address these limitations, we introduce Robot-R1, a novel framework that leverages reinforcement learning to enhance embodied reasoning specifically for robot control. Robot-R1 learns to predict the next keypoint state required for task completion, conditioned on the current scene image and environment metadata derived from expert demonstrations. Inspired by the DeepSeek-R1 learning approach, Robot-R1 samples reasoning-based responses and reinforces those that lead to more accurate predictions. Our experiments show that models trained with Robot-R1 outperform SFT methods on embodied reasoning tasks. Despite having only 7B parameters, Robot-R1 even surpasses GPT-4o on reasoning tasks related to low-level action control, such as spatial and primitive movement reasoning.