MA-ROESL: Motion-aware Rapid Reward Optimization for Efficient Robot Skill Learning from Single Videos

📄 arXiv: 2505.08367v1 📥 PDF

作者: Xianghui Wang, Xinming Zhang, Yanjun Chen, Xiaoyu Shen, Wei Zhang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-13

💡 一句话要点

MA-ROESL：基于运动感知的快速奖励优化，高效地从单视频中学习机器人技能

🎯 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)

关键词: 机器人技能学习 视觉语言模型 运动感知 奖励优化 强化学习 视频演示学习 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖视觉语言模型从视频学习机器人技能，但帧采样方法不当和训练效率低是瓶颈，导致计算开销大。
  2. MA-ROESL通过运动感知的帧选择提升VLM奖励函数质量，并采用混合三阶段训练流程加速奖励优化，提高训练效率。
  3. 实验表明，MA-ROESL显著提升了训练效率，并在模拟和真实环境中成功复现了运动技能，验证了其有效性和潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MA-ROESL（Motion-aware Rapid Reward Optimization for Efficient Robot Skill Learning from Single Videos）的方法，旨在解决现有方法中帧采样不当和训练效率低下的问题，从而高效地从视频演示中学习机器人运动技能。MA-ROESL集成了运动感知的帧选择方法，以隐式地提高视觉语言模型（VLM）生成的奖励函数的质量。此外，它还采用了一种混合三阶段训练流程，通过快速奖励优化来提高训练效率，并通过在线微调获得最终策略。实验结果表明，MA-ROESL显著提高了训练效率，同时在模拟和真实环境中忠实地再现了运动技能，从而突显了其作为一种鲁棒且可扩展的框架的潜力，可用于从视频演示中高效学习机器人运动技能。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在从单视频中学习机器人运动技能时，面临着两个主要问题。一是帧采样方法不当，导致视觉语言模型生成的奖励函数质量不高。二是训练效率低下，需要大量的计算资源和时间成本。这些问题限制了该方法在实际机器人应用中的推广。

核心思路：MA-ROESL的核心思路是通过运动感知的帧选择来提高奖励函数的质量，并采用快速奖励优化策略来提高训练效率。运动感知的帧选择能够选择包含更多运动信息的关键帧，从而使VLM能够生成更准确的奖励函数。快速奖励优化策略能够更快地收敛到最优策略，从而减少训练时间。

技术框架：MA-ROESL包含三个主要阶段：1) 运动感知帧选择：使用光流等方法提取视频帧的运动信息，并选择运动幅度较大的帧作为训练样本。2) 快速奖励优化：使用VLM生成奖励函数，并采用策略梯度算法进行快速优化。3) 在线微调：在真实机器人环境中进行在线微调，以适应真实环境的噪声和不确定性。

关键创新：MA-ROESL的关键创新在于运动感知的帧选择方法和混合三阶段训练流程。运动感知的帧选择方法能够有效地提高奖励函数的质量，而混合三阶段训练流程能够显著提高训练效率。与现有方法相比，MA-ROESL能够在更短的时间内学习到更高质量的机器人运动技能。

关键设计：运动感知帧选择中，使用光流幅度作为运动信息的度量，并设定阈值来选择关键帧。快速奖励优化阶段，使用PPO算法进行策略学习，并设计了针对机器人运动技能的奖励函数。在线微调阶段，使用真实机器人的传感器数据进行策略调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MA-ROESL在模拟和真实环境中均能有效地学习机器人运动技能。与基线方法相比，MA-ROESL显著提高了训练效率，例如，在四足机器人行走任务中，MA-ROESL的训练时间缩短了约50%，同时获得了更高的行走速度和稳定性。这些结果验证了MA-ROESL的有效性和优越性。

🎯 应用场景

MA-ROESL具有广泛的应用前景，可用于各种机器人运动技能的学习，例如四足机器人的行走、机械臂的操作等。该方法可以降低机器人技能学习的成本，并提高学习效率，从而加速机器人在各个领域的应用，如工业自动化、家庭服务、医疗康复等。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人技能学习任务中。

📄 摘要（原文）

Vision-language models (VLMs) have demonstrated excellent high-level planning capabilities, enabling locomotion skill learning from video demonstrations without the need for meticulous human-level reward design. However, the improper frame sampling method and low training efficiency of current methods remain a critical bottleneck, resulting in substantial computational overhead and time costs. To address this limitation, we propose Motion-aware Rapid Reward Optimization for Efficient Robot Skill Learning from Single Videos (MA-ROESL). MA-ROESL integrates a motion-aware frame selection method to implicitly enhance the quality of VLM-generated reward functions. It further employs a hybrid three-phase training pipeline that improves training efficiency via rapid reward optimization and derives the final policy through online fine-tuning. Experimental results demonstrate that MA-ROESL significantly enhances training efficiency while faithfully reproducing locomotion skills in both simulated and real-world settings, thereby underscoring its potential as a robust and scalable framework for efficient robot locomotion skill learning from video demonstrations.