ReinboT: Amplifying Robot Visual-Language Manipulation with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2505.07395v1 📥 PDF

作者: Hongyin Zhang, Zifeng Zhuang, Han Zhao, Pengxiang Ding, Hongchao Lu, Donglin Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-12

💡 一句话要点

ReinboT：通过强化学习增强机器人视觉-语言操作能力

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 视觉语言动作 强化学习 离线强化学习 模仿学习 密集回报预测 CALVIN数据集

📋 核心要点

  1. 现有VLA模型受限于训练数据质量，难以在机器人操作任务中实现鲁棒的决策。
  2. ReinboT通过预测密集回报来理解数据质量，并利用强化学习最大化累积奖励，提升决策能力。
  3. 实验表明，ReinboT在CALVIN数据集上达到SOTA，并在真实世界任务中展现出优越的泛化能力。

📝 摘要（中文）

视觉-语言-动作（VLA）模型通过模仿学习在通用机器人决策任务中展现出巨大潜力。然而，训练数据的质量参差不齐常常限制了这些模型的性能。另一方面，离线强化学习（RL）擅长从混合质量的数据中学习鲁棒的策略模型。本文介绍了一种名为Reinforced robot GPT (ReinboT) 的新型端到端VLA模型，该模型集成了最大化累积奖励的强化学习原则。ReinboT通过预测密集回报来更深入地理解数据质量分布，从而捕捉操作任务的细微差别。这种密集回报预测能力使机器人能够生成更鲁棒的决策动作，从而最大限度地提高未来收益。大量实验表明，ReinboT在CALVIN混合质量数据集上实现了最先进的性能，并在真实世界的任务中表现出卓越的少样本学习和分布外泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人视觉-语言操作任务中，由于训练数据质量参差不齐导致VLA模型性能受限的问题。现有的模仿学习方法容易受到低质量数据的影响，导致模型泛化能力差，难以适应真实世界的复杂环境。

核心思路：论文的核心思路是将强化学习的奖励最大化原则融入到VLA模型中。通过预测密集回报，模型能够更准确地评估动作的优劣，从而学习到更鲁棒的策略。这种方法允许模型从混合质量的数据中学习，并专注于最大化长期回报，而不是简单地模仿训练数据。

技术框架：ReinboT是一个端到端的VLA模型，其整体架构包含以下几个主要模块：1) 视觉和语言编码器：用于提取输入图像和语言指令的特征表示。2) 动作预测器：基于编码后的特征，预测机器人的动作。3) 密集回报预测器：预测每个动作的即时回报，用于评估动作的质量。4) 强化学习模块：利用预测的密集回报，通过离线强化学习算法优化动作预测器，使其能够生成最大化累积回报的动作序列。整个流程是端到端可训练的。

关键创新：ReinboT的关键创新在于将密集回报预测与离线强化学习相结合，用于增强VLA模型的决策能力。与传统的模仿学习方法不同，ReinboT能够显式地评估动作的质量，并学习最大化长期回报的策略。此外，密集回报预测使得模型能够从混合质量的数据中学习，并对数据中的噪声和错误具有更强的鲁棒性。

关键设计：密集回报预测器的设计是关键。论文中，回报预测器被训练来预测与任务相关的奖励信号，例如物体是否被成功抓取或放置。损失函数包括模仿学习损失（用于模仿专家轨迹）和强化学习损失（用于最大化累积回报）。网络结构可能采用Transformer或类似的序列模型，以捕捉视觉、语言和动作之间的依赖关系。具体的参数设置和网络结构细节可能需要根据具体的任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ReinboT在CALVIN数据集上取得了最先进的性能，证明了其在混合质量数据上的学习能力。实验结果表明，ReinboT在少样本学习和分布外泛化方面也表现出色，这意味着它能够快速适应新的任务和环境。这些结果表明，ReinboT是一种非常有潜力的机器人视觉-语言操作模型。

🎯 应用场景

ReinboT具有广泛的应用前景，可用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等。通过学习从视觉和语言指令中生成高质量的动作序列，ReinboT可以使机器人更智能、更灵活地完成各种复杂任务，提高生产效率和服务质量。未来，该技术有望推动机器人技术的普及和应用。

📄 摘要（原文）

Vision-Language-Action (VLA) models have shown great potential in general robotic decision-making tasks via imitation learning. However, the variable quality of training data often constrains the performance of these models. On the other hand, offline Reinforcement Learning (RL) excels at learning robust policy models from mixed-quality data. In this paper, we introduce Reinforced robot GPT (ReinboT), a novel end-to-end VLA model that integrates the RL principle of maximizing cumulative reward. ReinboT achieves a deeper understanding of the data quality distribution by predicting dense returns that capture the nuances of manipulation tasks. The dense return prediction capability enables the robot to generate more robust decision-making actions, oriented towards maximizing future benefits. Extensive experiments show that ReinboT achieves state-of-the-art performance on the CALVIN mixed-quality dataset and exhibits superior few-shot learning and out-of-distribution generalization capabilities in real-world tasks.