LLM-Guided Task- and Affordance-Level Exploration in Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2509.16615v1 📥 PDF

作者: Jelle Luijkx, Runyu Ma, Zlatan Ajanović, Jens Kober

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-20

备注: 8 pages, 7 figures

💡 一句话要点

LLM引导强化学习任务与行为级探索，提升机器人操作效率

🎯 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: 强化学习 大型语言模型 机器人操作 任务规划 行为规划 探索策略 Sim-to-Real

📋 核心要点

  1. 传统强化学习在机器人操作中面临样本效率低和探索空间大的挑战，难以有效学习。
  2. LLM-TALE利用LLM进行任务和行为层面的规划，引导强化学习智能体探索更有意义的动作，提升学习效率。
  3. 实验表明，LLM-TALE在样本效率和成功率上优于现有方法，并在真实机器人上实现了良好的零样本迁移。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)是机器人操作的一个有前景的方法，但它可能受到样本效率低的影响，并且需要对大型状态-动作空间进行广泛的探索。最近的方法利用大型语言模型(LLM)的常识知识和推理能力来引导探索到更有意义的状态。然而，LLM可以产生在语义上合理但物理上不可行的计划，从而产生不可靠的行为。我们引入了LLM-TALE，一个使用LLM的规划来直接引导RL探索的框架。LLM-TALE集成了任务级别和行为级别的规划，通过引导智能体执行语义上有意义的动作来提高学习效率。与假设LLM生成的最优计划或奖励的先前方法不同，LLM-TALE在线纠正次优性，并在没有人为监督的情况下探索多模态行为级别计划。我们在标准RL基准测试中的抓取放置任务上评估LLM-TALE，观察到与强大的基线相比，样本效率和成功率都有所提高。真实机器人实验表明了有希望的零样本sim-to-real迁移。代码和补充材料可在https://llm-tale.github.io获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有强化学习方法在机器人操作任务中，由于状态-动作空间巨大，探索效率低下，导致学习速度慢，难以收敛。即使利用LLM进行指导，也可能生成语义合理但物理上不可行的计划，影响智能体的可靠性。

核心思路：LLM-TALE的核心在于利用LLM的规划能力，在任务级别和行为级别同时引导强化学习的探索过程。通过LLM提供的高层任务规划和底层行为指导，智能体可以更有效地探索有意义的状态和动作，从而提高学习效率。

技术框架：LLM-TALE框架包含以下主要模块：1) LLM任务规划器：生成高层任务指令序列。2) LLM行为规划器：根据任务指令，生成可执行的行为序列。3) 强化学习智能体：根据LLM提供的行为指导，与环境交互并学习策略。4) 在线纠错机制：用于纠正LLM生成的次优计划，并探索多模态行为。

关键创新：LLM-TALE的关键创新在于同时利用LLM进行任务级别和行为级别的规划，并将其与强化学习探索相结合。与以往方法不同，LLM-TALE不依赖于LLM生成的最优计划或奖励，而是通过在线纠错机制来处理LLM的次优性，并探索多模态行为，从而提高了鲁棒性和泛化能力。

关键设计：LLM-TALE的关键设计包括：1) 使用合适的LLM模型，并进行针对性的prompt工程，以生成高质量的任务和行为计划。2) 设计有效的在线纠错机制，例如通过强化学习奖励函数来惩罚LLM生成的不可行行为。3) 探索多模态行为，例如通过生成多个候选行为序列，并从中选择最优的序列。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

LLM-TALE在标准强化学习基准测试中的抓取放置任务上，与现有方法相比，样本效率和成功率均有显著提升。真实机器人实验表明，LLM-TALE具有良好的零样本sim-to-real迁移能力，可以直接将仿真环境中学习到的策略应用到真实机器人上，无需额外的训练。

🎯 应用场景

LLM-TALE可应用于各种机器人操作任务，如家庭服务机器人、工业自动化机器人等。通过结合LLM的规划能力和强化学习的自学习能力，可以使机器人更智能、更灵活地完成复杂任务，提高生产效率和服务质量。该研究对推动机器人智能化具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) is a promising approach for robotic manipulation, but it can suffer from low sample efficiency and requires extensive exploration of large state-action spaces. Recent methods leverage the commonsense knowledge and reasoning abilities of large language models (LLMs) to guide exploration toward more meaningful states. However, LLMs can produce plans that are semantically plausible yet physically infeasible, yielding unreliable behavior. We introduce LLM-TALE, a framework that uses LLMs' planning to directly steer RL exploration. LLM-TALE integrates planning at both the task level and the affordance level, improving learning efficiency by directing agents toward semantically meaningful actions. Unlike prior approaches that assume optimal LLM-generated plans or rewards, LLM-TALE corrects suboptimality online and explores multimodal affordance-level plans without human supervision. We evaluate LLM-TALE on pick-and-place tasks in standard RL benchmarks, observing improvements in both sample efficiency and success rates over strong baselines. Real-robot experiments indicate promising zero-shot sim-to-real transfer. Code and supplementary material are available at https://llm-tale.github.io.