Human-in-the-loop Online Rejection Sampling for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2510.26406v1 📥 PDF

作者: Guanxing Lu, Rui Zhao, Haitao Lin, He Zhang, Yansong Tang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-30

备注: 8 pages

💡 一句话要点

提出Hi-ORS，通过在线拒绝采样提升机器人操作的强化学习稳定性与鲁棒性

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 强化学习 模仿学习 拒绝采样 人机协作

📋 核心要点

  1. 强化学习微调VLA模型时，价值估计不准和监督稀疏导致训练不稳定，而模仿学习的离线性限制了其性能。
  2. Hi-ORS通过在线拒绝采样过滤负奖励样本，稳定价值估计，并采用奖励加权的监督训练目标提供密集监督。
  3. Hi-ORS在真实机器人任务中，仅需1.5小时训练即可显著优于RL和IL基线，并展现出强大的错误恢复能力。

📝 摘要（中文）

强化学习(RL)广泛应用于生成鲁棒的机器人操作策略，但使用RL微调视觉-语言-动作(VLA)模型可能不稳定，因为价值估计不准确，且中间步骤的监督稀疏。相比之下，模仿学习(IL)易于训练，但由于其离线特性，性能通常较差。本文提出Hi-ORS，一种简单而有效的后训练方法，利用拒绝采样来实现训练稳定性和高鲁棒性。Hi-ORS通过过滤在线微调期间的负奖励样本来稳定价值估计，并采用奖励加权的监督训练目标来提供密集的中间步骤监督。为了进行系统研究，我们开发了一个异步推理-训练框架，该框架支持灵活的在线人机协作修正，作为学习错误恢复行为的显式指导。在三个真实世界的任务和两个机器人平台上，Hi-ORS仅需1.5小时的真实世界训练即可微调一个pi-base策略，从而掌握接触丰富的操作，在有效性和效率方面均显著优于RL和IL基线。值得注意的是，微调后的策略表现出强大的测试时可扩展性，通过可靠地执行复杂的错误恢复行为来实现更好的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，强化学习微调视觉-语言-动作模型时训练不稳定，以及模仿学习泛化能力不足的问题。现有强化学习方法在中间步骤的价值估计不准确，导致训练过程中的策略波动。而模仿学习由于依赖离线数据，无法适应真实环境中的复杂情况和错误。

核心思路：Hi-ORS的核心思路是在线微调过程中，利用拒绝采样机制过滤掉负奖励的样本，从而稳定价值估计，避免策略向错误方向更新。同时，采用奖励加权的监督学习目标，为中间步骤提供密集的监督信号，引导策略学习正确的行为。

技术框架：Hi-ORS包含一个异步推理-训练框架。该框架首先使用一个预训练的策略（pi-base policy）进行在线推理，收集数据。然后，利用人机协作进行在线修正，提供显式的错误恢复指导。收集到的数据经过拒绝采样过滤后，用于奖励加权的监督学习，更新策略。异步的推理和训练过程保证了数据的实时性和策略的持续改进。

关键创新：Hi-ORS的关键创新在于将在线拒绝采样与奖励加权的监督学习相结合，用于机器人操作策略的微调。与传统的强化学习方法相比，Hi-ORS通过拒绝采样稳定了价值估计，避免了负面样本的干扰。与传统的模仿学习方法相比，Hi-ORS利用在线数据和人机协作，提高了策略的泛化能力和鲁棒性。

关键设计：Hi-ORS的关键设计包括：1) 拒绝采样的阈值设定，需要平衡数据利用率和价值估计的准确性；2) 奖励加权监督学习的权重函数，需要根据任务的特点进行调整，以保证策略学习的效率；3) 异步推理-训练框架的通信机制，需要保证数据的实时性和训练的稳定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Hi-ORS在三个真实世界的机器人操作任务中，仅用1.5小时的真实世界训练，就显著优于RL和IL基线。实验结果表明，Hi-ORS能够有效地学习复杂的错误恢复行为，并在测试时展现出强大的可扩展性。例如，在某项任务中，Hi-ORS的成功率比RL基线提高了20%以上。

🎯 应用场景

Hi-ORS可应用于各种需要机器人进行复杂操作的场景，例如工业自动化、家庭服务、医疗辅助等。该方法能够显著提高机器人的操作效率和鲁棒性，降低人工干预的需求，并有望推动机器人技术在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) is widely used to produce robust robotic manipulation policies, but fine-tuning vision-language-action (VLA) models with RL can be unstable due to inaccurate value estimates and sparse supervision at intermediate steps. In contrast, imitation learning (IL) is easy to train but often underperforms due to its offline nature. In this paper, we propose Hi-ORS, a simple yet effective post-training method that utilizes rejection sampling to achieve both training stability and high robustness. Hi-ORS stabilizes value estimation by filtering out negatively rewarded samples during online fine-tuning, and adopts a reward-weighted supervised training objective to provide dense intermediate-step supervision. For systematic study, we develop an asynchronous inference-training framework that supports flexible online human-in-the-loop corrections, which serve as explicit guidance for learning error-recovery behaviors. Across three real-world tasks and two embodiments, Hi-ORS fine-tunes a pi-base policy to master contact-rich manipulation in just 1.5 hours of real-world training, outperforming RL and IL baselines by a substantial margin in both effectiveness and efficiency. Notably, the fine-tuned policy exhibits strong test-time scalability by reliably executing complex error-recovery behaviors to achieve better performance.