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

提出RM-RL，用于精确机器人操作，无需人工演示。

🎯 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 精确操作

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法依赖专家演示，获取高质量演示困难且耗时，离线强化学习存在分布偏移和数据效率问题。
  2. RM-RL框架通过角色模型策略自动生成在线训练标签，无需人工演示，并将策略学习转化为监督训练。
  3. 实验表明，RM-RL收敛更快更稳定，在真实操作中平移精度提升53%，旋转精度提升20%，成功完成复杂任务。

📝 摘要（中文）

精确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，即使是微小的误差也可能导致整个任务失效。现有方法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）训练策略。然而，获取高质量的精确任务演示既困难又耗时，而离线RL通常受到分布偏移和数据效率低的困扰。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，减少了分布不匹配带来的不稳定性，并提高了效率。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，我们展示了成功执行一项具有挑战性的任务，即将细胞板精确地放置在架子上，突出了该框架在现有方法失败时的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决精确机器人操作中，依赖人工演示导致数据获取困难，以及离线强化学习中分布偏移和数据效率低下的问题。现有方法难以在真实环境中高效、稳定地训练出精确的操作策略。

核心思路：论文的核心思路是利用“角色模型”自动生成高质量的训练标签，从而避免对人工演示的依赖。角色模型通过近似最优动作来指导在线训练，并将强化学习问题转化为监督学习问题，降低了分布偏移带来的影响。

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离线重用，通过混合训练进一步提高数据效率。整体流程是：环境交互 -> 角色模型生成标签 -> 策略网络训练 -> 离线数据重用。

关键创新：最重要的技术创新点是角色模型的引入，它取代了人工演示，实现了自动化的标签生成。这使得RM-RL能够在真实环境中进行高效的在线学习，并克服了离线强化学习的局限性。角色模型的设计是关键，需要能够提供足够准确的动作指导。

关键设计：角色模型的具体实现方式未知，论文中可能涉及特定的网络结构、损失函数设计以及参数设置，以保证角色模型能够生成高质量的动作标签。混合训练方案的具体实现细节，例如如何平衡在线和离线数据，也是关键的设计考虑。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，RM-RL在真实机器人操作任务中表现出色，平移精度提高了53%，旋转精度提高了20%，显著优于现有的强化学习方法。此外，RM-RL成功完成了一项具有挑战性的任务，即将细胞板精确地放置在架子上，证明了该框架在现有方法失败时的有效性。这些结果验证了RM-RL在精确机器人操作方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要高精度操作的机器人应用领域，例如：化学和生物实验中的试剂配比、医疗手术中的微创操作、精密仪器组装等。通过降低对人工演示的依赖，可以加速机器人技术的部署和应用，提高自动化水平和生产效率。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人任务中。

📄 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.