RM-RL: Role-Model Reinforcement Learning for Precise Robot Manipulation

📄 arXiv: 2510.15189v1 📥 PDF

作者: Xiangyu Chen, Chuhao Zhou, Yuxi Liu, Jianfei Yang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-16

💡 一句话要点

RM-RL：面向精准机器人操作的角色模型强化学习

🎯 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: 机器人操作 强化学习 模仿学习 角色模型 在线学习 离线学习 精准操作

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法依赖专家演示或离线强化学习，面临高质量数据获取难、分布偏移等挑战。
  2. RM-RL框架通过角色模型自动生成在线训练标签，将强化学习转化为监督学习，提升训练稳定性和效率。
  3. 实验表明，RM-RL在真实机器人操作任务中显著提升了平移和旋转精度，并成功完成复杂任务。

📝 摘要（中文）

精准的机器人操作对于精细应用至关重要，例如化学和生物实验，即使微小的误差（例如，试剂溢出）也可能使整个任务无效。现有方法通常依赖于预先收集的专家演示，并通过模仿学习（IL）或离线强化学习（RL）来训练策略。然而，获得用于精确任务的高质量演示既困难又耗时，而离线RL通常会受到分布偏移和低数据效率的影响。我们引入了一种角色模型强化学习（RM-RL）框架，该框架统一了真实环境中的在线和离线训练。其核心思想是一种角色模型策略，该策略使用近似最优动作自动生成在线训练数据的标签，从而无需人工演示。RM-RL将策略学习重新定义为监督训练，从而减少了分布不匹配带来的不稳定性和提高了效率。混合训练方案进一步利用在线角色模型数据进行离线重用，通过重复采样来提高数据效率。大量实验表明，RM-RL比现有的RL方法收敛更快、更稳定，并在真实操作中产生了显著的收益：平移精度提高了53%，旋转精度提高了20%。最后，我们演示了成功执行一项具有挑战性的任务，即将细胞培养板精确地放置在架子上，突出了该框架在先前方法失败时的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人精准操作问题，尤其是在需要高精度的场景下，例如生物实验。现有方法，如模仿学习和离线强化学习，依赖于高质量的专家演示数据，而获取这些数据非常困难且耗时。此外，离线强化学习还容易受到分布偏移的影响，导致性能下降。

核心思路：论文的核心思路是利用一个“角色模型”来自动生成训练数据的标签，从而避免对人工演示数据的依赖。角色模型通过近似最优的动作来指导在线训练，将强化学习问题转化为监督学习问题，从而提高训练的稳定性和效率。

技术框架：RM-RL框架包含在线和离线训练两个阶段。在线阶段，角色模型根据当前状态生成动作，并将其作为标签用于训练策略网络。离线阶段，利用在线生成的数据进行重采样和训练，进一步提高数据利用率。整体框架采用混合训练方案，交替进行在线探索和离线优化。

关键创新：RM-RL的关键创新在于引入了角色模型来自动生成训练标签，从而摆脱了对人工演示数据的依赖。这种方法将强化学习问题转化为监督学习问题，避免了分布偏移带来的不稳定性和低效问题。

关键设计：角色模型的设计至关重要，需要能够生成近似最优的动作。具体的实现方式未知，但推测可能采用某种形式的规划算法或预训练模型。损失函数采用监督学习常用的交叉熵损失或均方误差损失。网络结构可能采用常见的深度神经网络结构，如卷积神经网络或循环神经网络，具体取决于任务的特点。

📊 实验亮点

实验结果表明，RM-RL在真实机器人操作任务中取得了显著的性能提升。与现有强化学习方法相比，RM-RL的收敛速度更快，训练过程更稳定。在平移精度方面，RM-RL提升了53%，在旋转精度方面提升了20%。此外，RM-RL还成功完成了一项具有挑战性的任务，即将细胞培养板精确地放置在架子上，证明了其在复杂环境下的有效性。

🎯 应用场景

RM-RL框架可应用于各种需要高精度机器人操作的领域，例如：化学和生物实验中的试剂配比、医疗手术中的精准定位、以及精密制造中的零件组装。该方法降低了对人工演示数据的依赖，使得机器人能够更高效、更稳定地完成复杂任务，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Precise robot manipulation is critical for fine-grained applications such as chemical and biological experiments, where even small errors (e.g., reagent spillage) can invalidate an entire task. Existing approaches often rely on pre-collected expert demonstrations and train policies via imitation learning (IL) or offline reinforcement learning (RL). However, obtaining high-quality demonstrations for precision tasks is difficult and time-consuming, while offline RL commonly suffers from distribution shifts and low data efficiency. We introduce a Role-Model Reinforcement Learning (RM-RL) framework that unifies online and offline training in real-world environments. The key idea is a role-model strategy that automatically generates labels for online training data using approximately optimal actions, eliminating the need for human demonstrations. RM-RL reformulates policy learning as supervised training, reducing instability from distribution mismatch and improving efficiency. A hybrid training scheme further leverages online role-model data for offline reuse, enhancing data efficiency through repeated sampling. Extensive experiments show that RM-RL converges faster and more stably than existing RL methods, yielding significant gains in real-world manipulation: 53% improvement in translation accuracy and 20% in rotation accuracy. Finally, we demonstrate the successful execution of a challenging task, precisely placing a cell plate onto a shelf, highlighting the framework's effectiveness where prior methods fail.