ManipLVM-R1: Reinforcement Learning for Reasoning in Embodied Manipulation with Large Vision-Language Models

📄 arXiv: 2505.16517v2 📥 PDF

作者: Zirui Song, Guangxian Ouyang, Mingzhe Li, Yuheng Ji, Chenxi Wang, Zixiang Xu, Zeyu Zhang, Xiaoqing Zhang, Qian Jiang, Zhenhao Chen, Zhongzhi Li, Rui Yan, Xiuying Chen

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-05-22 (更新: 2025-05-24)

备注: 14pages

💡 一句话要点

提出ManipLVM-R1，利用强化学习提升具身操作中大型视觉语言模型的推理能力

🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身操作 强化学习 大型视觉语言模型 机器人操作 可验证奖励

📋 核心要点

  1. 现有LVLM机器人操作方法依赖大量人工标注数据，泛化性差，难以适应真实场景。
  2. ManipLVM-R1采用基于可验证奖励的强化学习，直接优化任务结果，提升泛化和物理推理能力。
  3. 设计可供性感知和轨迹匹配两种奖励函数，提供即时反馈和空间逻辑约束，促进深度推理。

📝 摘要（中文）

大型视觉语言模型(LVLMs)通过利用视觉进行场景感知和语言进行指令跟随，在机器人操作领域取得了进展。然而，现有方法严重依赖于昂贵的人工标注训练数据集，这限制了它们的泛化能力，并导致它们在领域外(OOD)场景中表现不佳，降低了现实世界的适应性。为了解决这些挑战，我们提出了ManipLVM-R1，这是一种新颖的强化学习框架，它使用可验证奖励的强化学习(RLVR)来取代传统的监督。通过直接优化任务对齐的结果，我们的方法增强了泛化能力和物理推理能力，同时消除了对昂贵标注的依赖。具体来说，我们设计了两个基于规则的奖励函数，针对关键的机器人操作子任务：一个可供性感知奖励，以增强交互区域的定位；以及一个轨迹匹配奖励，以确保动作路径的物理合理性。这些奖励提供即时反馈并施加空间逻辑约束，鼓励模型超越浅层模式匹配，而是学习关于物理交互的更深入、更系统的推理。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于大型视觉语言模型的机器人操作方法依赖于大量人工标注的数据集进行训练，这导致模型泛化能力不足，难以适应真实世界中复杂的、未知的场景。尤其是在领域外(OOD)的情况下，模型性能会显著下降。此外，这些方法往往缺乏对物理交互的深入理解和推理能力，容易出现不合理的动作规划。

核心思路：ManipLVM-R1的核心思路是利用强化学习(RL)来训练机器人操作模型，避免对大量人工标注数据的依赖。通过设计合适的奖励函数，引导模型学习任务相关的知识和技能，从而提高模型的泛化能力和物理推理能力。这种方法能够让模型直接从与环境的交互中学习，更加贴近真实世界的操作场景。

技术框架：ManipLVM-R1的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉感知模块：用于从环境中获取视觉信息。2) 语言理解模块：用于解析用户指令。3) 动作规划模块：基于视觉信息和语言指令，生成机器人的动作序列。4) 强化学习模块：使用强化学习算法，根据环境反馈（奖励）优化动作规划模块的策略。该框架采用循环迭代的方式，不断优化模型性能。

关键创新：ManipLVM-R1最重要的创新点在于使用基于规则的可验证奖励的强化学习(RLVR)来替代传统的监督学习。具体来说，论文设计了两个关键的奖励函数：可供性感知奖励和轨迹匹配奖励。可供性感知奖励旨在提高模型对交互区域的定位精度，轨迹匹配奖励旨在确保动作轨迹的物理合理性。这种基于规则的奖励函数能够提供即时反馈，并施加空间逻辑约束，从而引导模型学习更深入的物理交互知识。

关键设计：可供性感知奖励的设计基于对场景中可交互区域的识别，例如，如果模型成功地将物体放置在目标区域，则会获得较高的奖励。轨迹匹配奖励则通过评估动作轨迹的物理合理性来提供反馈，例如，如果动作轨迹与物理定律相悖，则会受到惩罚。此外，论文还可能涉及到一些网络结构的设计，例如，使用Transformer结构来处理视觉和语言信息，或者使用特定的损失函数来优化模型参数。具体的参数设置和网络结构细节可能需要在论文中进一步查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的ManipLVM-R1框架，通过强化学习和精心设计的奖励函数，在机器人操作任务上取得了显著的性能提升。具体实验数据未知，但摘要强调该方法增强了泛化能力和物理推理能力，并消除了对昂贵标注的依赖。与传统的监督学习方法相比，ManipLVM-R1在领域外(OOD)场景中表现出更强的鲁棒性。

🎯 应用场景

ManipLVM-R1具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等领域。它可以帮助机器人更好地理解人类指令，并在复杂环境中完成各种操作任务。通过减少对人工标注数据的依赖，该方法可以降低机器人部署成本，并提高机器人在真实世界中的适应性。未来，该研究有望推动机器人技术在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large Vision-Language Models (LVLMs) have recently advanced robotic manipulation by leveraging vision for scene perception and language for instruction following. However, existing methods rely heavily on costly human-annotated training datasets, which limits their generalization and causes them to struggle in out-of-domain (OOD) scenarios, reducing real-world adaptability. To address these challenges, we propose ManipLVM-R1, a novel reinforcement learning framework that replaces traditional supervision with Reinforcement Learning using Verifiable Rewards (RLVR). By directly optimizing for task-aligned outcomes, our method enhances generalization and physical reasoning while removing the dependence on costly annotations. Specifically, we design two rule-based reward functions targeting key robotic manipulation subtasks: an Affordance Perception Reward to enhance localization of interaction regions, and a Trajectory Match Reward to ensure the physical plausibility of action paths. These rewards provide immediate feedback and impose spatial-logical constraints, encouraging the model to go beyond shallow pattern matching and instead learn deeper, more systematic reasoning about physical interactions.