RobotxR1: Enabling Embodied Robotic Intelligence on Large Language Models through Closed-Loop Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.03238v2 📥 PDF

作者: Liam Boyle, Nicolas Baumann, Paviththiren Sivasothilingam, Michele Magno, Luca Benini

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-06 (更新: 2025-08-30)

💡 一句话要点

提出RobotxR1，通过闭环强化学习赋能小型LLM实现具身机器人智能

🎯 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: 具身智能 强化学习 大语言模型 机器人控制 自主驾驶

📋 核心要点

  1. 现有机器人系统依赖云连接，难以在算力受限环境下实现自主智能，限制了其在实际场景中的应用。
  2. 通过闭环强化学习训练小型LLM，使其能够通过与环境交互学习，提升具身智能环境下的推理能力。
  3. 实验结果表明，该方法使小型LLM在自动驾驶任务中超越了大型模型，验证了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种R1-zero方法的扩展，旨在使低参数量的大语言模型(LLMs)能够在机器人领域中应用，从而在计算能力和内存受限的情况下实现板载具身智能，无需持续的云连接。该方法通过集成到闭环强化学习(RL)框架中，扩展了最初为LLMs在静态数据集上进行数学推理而开发的R1-Zero方法。这种扩展增强了具身人工智能(Embodied AI)环境中的推理能力，而无需完全依赖于通过监督微调(SFT)对大型模型进行蒸馏。实验表明，小型LLMs可以通过与环境的闭环交互学习来实现有效的推理性能，从而完成以前需要更大模型才能完成的任务。在自动驾驶环境中，使用Qwen2.5-1.5B模型观察到比基于SFT的基线性能提高了20.2%。使用提出的训练程序，Qwen2.5-3B实现了63.3%的控制适应性得分，超过了大型云端GPT-4o的58.5%。这些结果表明，小型LLMs的实际板载部署不仅可行，而且如果通过环境反馈进行训练，可以优于更大的模型，突出了交互式学习框架对于基于实践经验而非静态监督的机器人具身AI的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法主要依赖大型语言模型，需要大量的计算资源和持续的云连接，这对于需要在资源受限的边缘设备上运行的机器人系统来说是不切实际的。此外，传统的监督微调方法依赖于静态数据集，无法充分利用机器人与环境交互的动态信息。因此，如何使小型LLM在资源受限的环境中实现高效的具身智能是一个关键问题。

核心思路：本研究的核心思路是通过闭环强化学习，让小型LLM能够通过与环境的交互来学习和改进其推理能力。这种方法避免了对大型模型的依赖，并且能够利用环境反馈来优化模型的性能。通过强化学习，模型可以学习到如何在特定任务中做出最佳决策，从而提高其在实际应用中的适应性和鲁棒性。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境模拟器：用于模拟机器人与环境的交互；2) 小型LLM：作为机器人的决策者，接收环境信息并输出控制指令；3) 强化学习算法：用于训练LLM，使其能够根据环境反馈优化其决策策略；4) 奖励函数：用于评估机器人的行为，并提供反馈信号。整个流程是闭环的，LLM根据环境信息做出决策，环境根据决策结果进行更新，并提供奖励信号，LLM根据奖励信号调整其策略。

关键创新：最重要的技术创新点在于将小型LLM与闭环强化学习相结合，从而使模型能够通过与环境的交互来学习和改进其推理能力。与传统的监督微调方法相比，这种方法能够更好地利用环境反馈，并且能够使模型在资源受限的环境中实现高效的具身智能。此外，该方法还能够使模型更好地适应不同的任务和环境。

关键设计：在强化学习算法方面，研究采用了Q-learning的变体，并针对LLM的特点进行了优化。奖励函数的设计至关重要，需要能够准确地反映机器人的行为，并提供有效的反馈信号。在网络结构方面，研究采用了Qwen2.5系列的小型LLM，并对其进行了微调，以适应特定的任务和环境。此外，研究还采用了经验回放等技术，以提高训练的稳定性和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用Qwen2.5-1.5B模型在自动驾驶环境中，性能比基于SFT的基线提高了20.2%。更重要的是，使用提出的训练程序，Qwen2.5-3B实现了63.3%的控制适应性得分，超过了大型云端GPT-4o的58.5%。这些结果表明，小型LLM通过闭环强化学习训练，可以超越大型模型，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要自主智能的机器人系统，例如自动驾驶、家庭服务机器人、工业自动化等。通过在边缘设备上部署小型LLM，可以实现低延迟、高可靠性的机器人控制，从而提高机器人的自主性和适应性。此外，该方法还可以应用于其他需要具身智能的领域，例如虚拟现实、增强现实等。

📄 摘要（原文）

Future robotic systems operating in real-world environments will require on-board embodied intelligence without continuous cloud connection, balancing capabilities with constraints on computational power and memory. This work presents an extension of the R1-zero approach, which enables the usage of low parameter-count Large Language Models (LLMs) in the robotic domain. The R1-Zero approach was originally developed to enable mathematical reasoning in LLMs using static datasets. We extend it to the robotics domain through integration in a closed-loop Reinforcement Learning (RL) framework. This extension enhances reasoning in Embodied Artificial Intelligence (Embodied AI) settings without relying solely on distillation of large models through Supervised Fine-Tuning (SFT). We show that small-scale LLMs can achieve effective reasoning performance by learning through closed-loop interaction with their environment, which enables tasks that previously required significantly larger models. In an autonomous driving setting, a performance gain of 20.2%-points over the SFT-based baseline is observed with a Qwen2.5-1.5B model. Using the proposed training procedure, Qwen2.5-3B achieves a 63.3% control adaptability score, surpassing the 58.5% obtained by the much larger, cloud-bound GPT-4o. These results highlight that practical, on-board deployment of small LLMs is not only feasible but can outperform larger models if trained through environmental feedback, underscoring the importance of an interactive learning framework for robotic Embodied AI, one grounded in practical experience rather than static supervision.