Versatile and Generalizable Manipulation via Goal-Conditioned Reinforcement Learning with Grounded Object Detection
作者: Huiyi Wang, Fahim Shahriar, Alireza Azimi, Gautham Vasan, Rupam Mahmood, Colin Bellinger
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-14
备注: 8 pages, 4 figures, 3 tables
💡 一句话要点
提出基于目标条件强化学习和对象检测的通用机器人操作方法
🎯 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 强化学习 目标条件反射 对象检测 预训练模型
📋 核心要点
- 通用机器人操作在家庭和工作场所至关重要，但现有方法在处理多样化任务时面临挑战。
- 该研究将预训练对象检测模型融入目标条件强化学习，通过文本提示和掩码生成实现对象无关的抓取。
- 实验表明，该方法在模拟环境中能有效抓取不同对象，成功率高达90%，并加速了学习过程。
📝 摘要（中文）
本研究提出了一种将大型预训练模型（如大型语言模型和对象检测器）集成到目标条件强化学习中的方法，以实现通用且多功能的机器人抓取能力。该方法利用预训练的对象检测模型，通过文本提示识别目标对象，并生成用于目标条件反射的掩码。基于掩码的目标条件反射提供与对象无关的线索，从而改善特征共享和泛化能力。在模拟的抓取任务中，该方法在抓取分布内和分布外的对象时，始终保持约90%的成功率，并确保更快地收敛到更高的回报。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法在处理多样化的对象和任务时，泛化能力不足。传统的强化学习方法需要大量的样本才能学习到对象之间的交互，而预训练模型在机器人感知方面展现出巨大的潜力，如何有效利用这些预训练模型来提升强化学习的效率和泛化能力是一个关键问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用预训练的对象检测模型来增强目标条件强化学习。通过文本提示指定目标对象，对象检测模型生成相应的掩码，该掩码作为目标条件，引导机器人执行抓取任务。这种基于掩码的目标条件反射能够提供与对象无关的线索，从而促进特征共享和泛化。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 文本提示输入模块，用于指定需要抓取的目标对象；2) 预训练对象检测模块，根据文本提示识别场景中的目标对象，并生成对应的掩码；3) 目标条件强化学习模块，以生成的掩码作为目标条件，训练机器人执行抓取任务；4) 机器人控制模块，将强化学习算法输出的动作转化为机器人的实际运动。
关键创新：该论文的关键创新在于将预训练的对象检测模型与目标条件强化学习相结合，利用对象检测模型提供的掩码信息作为目标条件。这种方法能够有效地利用预训练模型的知识，提高强化学习的效率和泛化能力。与传统的基于图像像素的目标条件反射相比，基于掩码的方法能够提供更抽象、更鲁棒的目标表示。
关键设计：论文使用了预训练的 Mask R-CNN 作为对象检测模型，该模型能够同时检测对象并生成像素级别的掩码。强化学习算法使用了常见的 SAC (Soft Actor-Critic) 算法。目标条件被嵌入到 SAC 的 Actor 和 Critic 网络中。损失函数包括 SAC 的标准损失函数以及用于鼓励智能体更快达到目标的辅助损失函数。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在模拟的抓取任务中取得了显著的性能提升。在抓取分布内和分布外的对象时，该方法始终保持约90%的成功率，明显优于传统的强化学习方法。此外，该方法还能够更快地收敛到更高的回报，表明其具有更高的学习效率。这些结果验证了该方法在通用机器人操作方面的有效性和潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要通用机器人操作的场景，例如家庭服务机器人、仓库自动化、工业生产线等。通过结合大型预训练模型和强化学习，机器人能够更好地理解人类指令，并适应不断变化的环境和任务需求，从而提高工作效率和降低成本。未来，该方法有望扩展到更复杂的任务，例如装配、清洁和烹饪等。
📄 摘要（原文）
General-purpose robotic manipulation, including reach and grasp, is essential for deployment into households and workspaces involving diverse and evolving tasks. Recent advances propose using large pre-trained models, such as Large Language Models and object detectors, to boost robotic perception in reinforcement learning. These models, trained on large datasets via self-supervised learning, can process text prompts and identify diverse objects in scenes, an invaluable skill in RL where learning object interaction is resource-intensive. This study demonstrates how to integrate such models into Goal-Conditioned Reinforcement Learning to enable general and versatile robotic reach and grasp capabilities. We use a pre-trained object detection model to enable the agent to identify the object from a text prompt and generate a mask for goal conditioning. Mask-based goal conditioning provides object-agnostic cues, improving feature sharing and generalization. The effectiveness of the proposed framework is demonstrated in a simulated reach-and-grasp task, where the mask-based goal conditioning consistently maintains a $\sim$90\% success rate in grasping both in and out-of-distribution objects, while also ensuring faster convergence to higher returns.