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

提出概念驱动探索方法以解决强化学习中的智能探索问题

🎯 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: 强化学习 视觉控制 智能探索 视觉-语言模型 机器人操作 概念驱动探索 任务相关性 内在奖励

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在视觉控制任务中面临探索效率低下的问题，尤其是从原始像素中提取任务相关结构的挑战。
  2. 本文提出的概念驱动探索（CDE）方法，通过利用预训练的视觉-语言模型生成视觉概念，训练策略以重构这些概念，从而引导有效探索。
  3. 在五个模拟视觉操作任务中，CDE展示了高效的针对性探索能力，并在实际操作中取得80%的成功率，显示出良好的迁移能力。

📝 摘要（中文）

智能探索在强化学习（RL）中仍然是一个关键挑战，尤其是在视觉控制任务中。与低维状态基础的RL不同，视觉RL必须从原始像素中提取与任务相关的结构，使得探索效率低下。本文提出了概念驱动探索（CDE），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、潜在噪声的监督信号。CDE通过辅助目标训练策略以重构这些概念，利用重构准确性作为内在奖励，引导探索朝向与任务相关的对象。CDE在五个具有挑战性的模拟视觉操作任务中实现了高效、针对性的探索，并对噪声VLM预测保持稳健。最后，我们在Franka Research 3臂机器人上部署CDE，在实际操作任务中达到了80%的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习中智能探索效率低下的问题，尤其是在视觉控制任务中，现有方法在从原始像素中提取任务相关结构时表现不佳。

核心思路：CDE方法通过利用预训练的视觉-语言模型生成对象中心的视觉概念，作为弱监督信号，训练策略以重构这些概念，从而提高探索的有效性。

技术框架：CDE的整体架构包括三个主要模块：首先，使用VLM生成视觉概念；其次，训练策略以重构这些概念；最后，利用重构准确性作为内在奖励引导探索。

关键创新：CDE的主要创新在于通过重构任务相关概念来引导探索，而不是直接依赖噪声信号，这种方法减少了对外部模型的依赖，提高了探索的效率和鲁棒性。

关键设计：在设计中，CDE采用了重构损失作为辅助目标，并通过策略训练来优化重构准确性，确保策略能够内化概念，减少对VLM查询的依赖。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细调优。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在五个模拟视觉操作任务中，CDE方法实现了高效的针对性探索，相较于基线方法，成功率显著提升，并在实际操作中达到了80%的成功率，展示了良好的迁移能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化控制和智能系统等。通过提高强化学习中的探索效率，CDE方法能够在复杂的视觉任务中实现更高的成功率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 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.