CDE: Concept-Driven Exploration for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2510.08851v1 📥 PDF

作者: Le Mao, Andrew H. Liu, Renos Zabounidis, Zachary Kingston, Joseph Campbell

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-09

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出概念驱动探索(CDE)方法，解决视觉强化学习中高效探索问题

🎯 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: 视觉强化学习 概念驱动探索 视觉-语言模型 内在奖励 机器人操作

📋 核心要点

  1. 视觉强化学习面临从像素中提取任务相关信息的挑战，导致探索效率低下。
  2. CDE利用预训练视觉-语言模型生成概念，通过概念重建作为内在奖励引导探索。
  3. CDE在模拟和真实机器人操作任务中表现出高效探索和良好的迁移能力。

📝 摘要（中文）

智能探索是强化学习（RL）中的一个关键挑战，尤其是在视觉控制任务中。与低维状态RL不同，视觉RL必须从原始像素中提取任务相关的结构，这使得探索效率低下。我们提出了概念驱动探索（CDE），它利用预训练的视觉-语言模型（VLM）从文本任务描述中生成以对象为中心的视觉概念，作为弱的、可能存在噪声的监督信号。CDE不是直接以这些噪声信号为条件，而是训练策略通过辅助目标重建这些概念，并使用重建精度作为内在奖励，引导探索朝向任务相关的对象。由于策略内化了这些概念，因此只需在训练期间进行VLM查询，从而减少了部署期间对外部模型的依赖。在五个具有挑战性的模拟视觉操作任务中，CDE实现了高效、有针对性的探索，并且对噪声VLM预测具有鲁棒性。最后，我们通过在Franka Research 3机械臂上部署CDE来展示真实世界的迁移能力，在真实世界的操作任务中达到了80%的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：视觉强化学习中的探索问题，尤其是在操作任务中，由于状态空间是高维的像素空间，智能体难以有效地发现与任务相关的对象和交互方式。现有的方法要么依赖于随机探索，要么需要大量的环境交互才能学习到有效的策略，效率较低。

核心思路：利用预训练的视觉-语言模型（VLM）的先验知识，将文本任务描述转化为对象级别的视觉概念。通过训练智能体去重建这些概念，鼓励智能体关注任务相关的对象，并以此作为内在奖励来引导探索。核心在于将外部知识（VLM）融入到智能体的探索过程中，加速学习。

技术框架：CDE包含以下几个主要模块：1) 预训练的视觉-语言模型（VLM），用于从文本任务描述中提取视觉概念；2) 策略网络，用于生成动作；3) 概念重建模块，用于将当前状态映射到视觉概念的表示，并计算重建误差；4) 奖励函数，由环境奖励和概念重建奖励组成。整体流程是：智能体根据策略与环境交互，获得状态和环境奖励。同时，智能体尝试重建从当前状态提取的视觉概念，并根据重建误差获得概念重建奖励。总奖励用于更新策略网络。

关键创新：CDE的关键创新在于使用概念重建作为内在奖励来引导探索。与直接使用VLM的输出作为策略的条件不同，CDE通过训练智能体去重建概念，使得智能体能够内化这些概念，从而减少了对VLM的依赖，并且提高了对噪声VLM预测的鲁棒性。此外，这种方法能够将外部知识有效地融入到强化学习的探索过程中。

关键设计：CDE的关键设计包括：1) 使用预训练的CLIP模型作为VLM，提取视觉概念；2) 使用均方误差（MSE）作为概念重建的损失函数；3) 将概念重建奖励与环境奖励进行加权求和，得到总奖励；4) 使用Actor-Critic算法训练策略网络。具体参数设置需要根据具体任务进行调整，例如概念重建奖励的权重，以及Actor和Critic网络的学习率。

📊 实验亮点

CDE在五个模拟视觉操作任务中表现出优异的性能，实现了高效、有针对性的探索，并且对噪声VLM预测具有鲁棒性。在真实世界的机器人操作任务中，CDE达到了80%的成功率，证明了其在真实环境中的可行性和有效性。相较于其他探索方法，CDE能够更快地学习到有效的策略，并且具有更好的泛化能力。

🎯 应用场景

CDE方法可应用于各种视觉控制任务，例如机器人操作、自动驾驶和游戏AI。通过利用视觉-语言模型的先验知识，CDE能够提高智能体在复杂环境中的探索效率和学习能力。该方法在工业自动化、服务机器人等领域具有潜在的应用价值，能够帮助机器人更好地理解和完成各种任务。

📄 摘要（原文）

Intelligent exploration remains a critical challenge in reinforcement learning (RL), especially in visual control tasks. Unlike low-dimensional state-based RL, visual RL must extract task-relevant structure from raw pixels, making exploration inefficient. We propose Concept-Driven Exploration (CDE), which leverages a pre-trained vision-language model (VLM) to generate object-centric visual concepts from textual task descriptions as weak, potentially noisy supervisory signals. Rather than directly conditioning on these noisy signals, CDE trains a policy to reconstruct the concepts via an auxiliary objective, using reconstruction accuracy as an intrinsic reward to guide exploration toward task-relevant objects. Because the policy internalizes these concepts, VLM queries are only needed during training, reducing dependence on external models during deployment. Across five challenging simulated visual manipulation tasks, CDE achieves efficient, targeted exploration and remains robust to noisy VLM predictions. Finally, we demonstrate real-world transfer by deploying CDE on a Franka Research 3 arm, attaining an 80\% success rate in a real-world manipulation task.