Integrating Vision Foundation Models with Reinforcement Learning for Enhanced Object Interaction

📄 arXiv: 2508.05838v1 📥 PDF

作者: Ahmad Farooq, Kamran Iqbal

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.SY

发布日期: 2025-08-07

备注: Published in the Proceedings of the 2025 3rd International Conference on Robotics, Control and Vision Engineering (RCVE'25). 6 pages, 3 figures, 1 table

期刊: RCVE'25: Proceedings of the 2025 3rd International Conference on Robotics, Control and Vision Engineering

DOI: 10.1145/3747393.3747399

💡 一句话要点

融合视觉基础模型与强化学习，提升AI2-THOR环境中对象交互能力

🎯 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: 视觉基础模型 强化学习 对象交互 AI2-THOR PPO SAM YOLOv5

📋 核心要点

  1. 现有强化学习智能体在复杂环境中对象交互能力不足，缺乏有效的感知和推理能力。
  2. 利用视觉基础模型（SAM和YOLOv5）增强智能体的感知能力，结合PPO算法进行策略学习，提升交互性能。
  3. 实验表明，该方法在对象交互成功率、导航效率和累积奖励方面均显著优于基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的方法，将视觉基础模型与强化学习相结合，以增强模拟环境中智能体的对象交互能力。通过将Segment Anything Model (SAM) 和 YOLOv5 与在AI2-THOR模拟环境中运行的近端策略优化 (PPO) 智能体相结合，使智能体能够更有效地感知对象并与之交互。在四个不同的室内厨房环境中进行的综合实验表明，与没有高级感知的基线智能体相比，对象交互成功率和导航效率显著提高。结果显示，平均累积奖励提高了68%，对象交互成功率提高了52.5%，导航效率提高了33%。这些发现突出了将基础模型与强化学习相结合在复杂机器人任务中的潜力，为更复杂和更有能力的自主智能体铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决强化学习智能体在复杂模拟环境中与对象进行有效交互的问题。现有方法通常依赖于简单的视觉输入或手工设计的特征，难以应对复杂场景中的对象识别、定位和交互规划。这导致智能体在对象交互任务中的成功率和效率较低。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉基础模型强大的感知能力来弥补传统强化学习智能体在视觉理解方面的不足。通过将视觉基础模型提取的特征融入到强化学习策略学习过程中，使智能体能够更好地理解场景，从而做出更有效的交互决策。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：1) 视觉感知模块：使用SAM和YOLOv5提取场景中的对象分割和检测信息。2) 强化学习模块：使用PPO算法训练智能体，使其学习如何在环境中导航和与对象交互。3) 集成模块：将视觉感知模块提取的特征作为强化学习模块的输入，指导智能体的策略学习。智能体在AI2-THOR环境中进行训练和测试。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将视觉基础模型与强化学习相结合，实现了端到端的对象交互学习。与传统方法相比，该方法无需手工设计特征，能够自动学习从视觉输入到交互动作的映射关系。此外，利用SAM进行对象分割，可以更精确地识别和定位对象，从而提高交互成功率。

关键设计：SAM和YOLOv5的输出特征被整合到PPO智能体的观察空间中。PPO算法采用Actor-Critic结构，Actor网络负责生成动作，Critic网络负责评估状态价值。奖励函数的设计鼓励智能体快速找到目标对象并成功交互。具体参数设置（如学习率、折扣因子等）在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在AI2-THOR环境中取得了显著的性能提升。与基线方法相比，平均累积奖励提高了68%，对象交互成功率提高了52.5%，导航效率提高了33%。这些数据表明，将视觉基础模型与强化学习相结合能够有效提升智能体的对象交互能力，为复杂机器人任务提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、家庭服务机器人、自动驾驶等领域。通过提升机器人在复杂环境中的对象交互能力，可以实现更智能、更自主的机器人系统，例如，帮助老年人进行日常活动、在仓库中进行货物分拣、在危险环境中进行救援等。未来，该方法有望扩展到更复杂的任务和更真实的场景中。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel approach that integrates vision foundation models with reinforcement learning to enhance object interaction capabilities in simulated environments. By combining the Segment Anything Model (SAM) and YOLOv5 with a Proximal Policy Optimization (PPO) agent operating in the AI2-THOR simulation environment, we enable the agent to perceive and interact with objects more effectively. Our comprehensive experiments, conducted across four diverse indoor kitchen settings, demonstrate significant improvements in object interaction success rates and navigation efficiency compared to a baseline agent without advanced perception. The results show a 68% increase in average cumulative reward, a 52.5% improvement in object interaction success rate, and a 33% increase in navigation efficiency. These findings highlight the potential of integrating foundation models with reinforcement learning for complex robotic tasks, paving the way for more sophisticated and capable autonomous agents.