RoboScape-R: Unified Reward-Observation World Models for Generalizable Robotics Training via RL

📄 arXiv: 2512.03556v1 📥 PDF

作者: Yinzhou Tang, Yu Shang, Yinuo Chen, Bingwen Wei, Xin Zhang, Shu'ang Yu, Liangzhi Shi, Chao Yu, Chen Gao, Wei Wu, Yong Li

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-12-03

💡 一句话要点

RoboScape-R：通过统一奖励-观测世界模型提升机器人强化学习的泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人 强化学习 世界模型 泛化能力 具身智能

📋 核心要点

  1. 传统强化学习缺乏统一的通用奖励信号，难以在多场景中泛化，模仿学习则容易过拟合专家轨迹。
  2. RoboScape-R利用世界模型作为通用环境代理，通过内生奖励机制，提升强化学习的泛化能力。
  3. 实验表明，RoboScape-R在超出领域场景下，性能比基线平均提高了37.5%，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

实现可泛化的具身智能策略仍然是一个关键挑战。传统的策略学习范式，包括模仿学习（IL）和强化学习（RL），都难以在不同的场景中培养泛化能力。模仿学习策略通常过度拟合特定的专家轨迹，而强化学习则缺乏统一和通用的奖励信号，这对于有效的多场景泛化至关重要。我们认为世界模型能够作为通用的环境代理来解决这一限制。然而，当前的世界模型主要关注预测观测的能力，仍然依赖于特定任务的手工设计的奖励函数，因此无法提供真正通用的训练环境。针对这个问题，我们提出了RoboScape-R，一个利用世界模型作为强化学习范式中具身环境的通用代理的框架。我们引入了一种基于世界模型的新型通用奖励机制，该机制生成源于模型对真实世界状态转移动态的内在理解的“内生”奖励。大量实验表明，RoboScape-R通过提供高效和通用的训练环境，有效地解决了传统强化学习方法的局限性，从而显著提高了具身智能策略的泛化能力。我们的方法为利用世界模型作为在线训练策略提供了重要的见解，并且在超出领域场景下，性能比基线平均提高了37.5%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身智能策略在不同场景下的泛化问题。现有的强化学习方法依赖于手工设计的、特定于任务的奖励函数，这限制了其在未见过的环境中的表现。模仿学习虽然可以学习专家策略，但容易过拟合训练数据，导致泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用世界模型来学习环境的动态特性，并从中提取通用的奖励信号。通过让智能体在世界模型中进行训练，可以避免对真实环境的过度依赖，从而提高策略的泛化能力。这种方法的关键在于设计一种能够反映环境内在规律的内生奖励机制。

技术框架：RoboScape-R框架包含以下几个主要模块：1) 世界模型：用于学习环境的状态转移动态，能够预测未来状态和奖励。2) 内生奖励生成器：基于世界模型的预测，生成反映环境内在规律的奖励信号。3) 强化学习智能体：在世界模型中进行训练，以最大化内生奖励。整个流程是，智能体在世界模型中采取行动，世界模型预测下一个状态和奖励，内生奖励生成器根据预测结果生成奖励，智能体根据奖励更新策略。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了基于世界模型的内生奖励机制。与传统的手工设计的奖励函数不同，内生奖励能够自动地从环境动态中学习，从而提供更通用和鲁棒的奖励信号。这种方法避免了对特定任务的过度依赖，提高了策略的泛化能力。

关键设计：世界模型通常采用变分自编码器（VAE）或Transformer等模型结构，用于学习环境的状态表示和转移函数。内生奖励的设计可以基于多种指标，例如状态的变化幅度、与目标的距离等。强化学习智能体可以使用常见的算法，如PPO或SAC。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的任务进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，RoboScape-R在超出领域场景下，性能比基线方法平均提高了37.5%。这表明该方法能够有效地提高机器人策略的泛化能力，使其在未见过的环境中也能表现良好。此外，实验还验证了内生奖励机制的有效性，证明其能够提供更通用和鲁棒的奖励信号。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人任务，例如导航、操作和控制。通过提高机器人策略的泛化能力，可以使其在更广泛的实际场景中部署，例如家庭服务、工业自动化和灾难救援。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的环境和任务，实现更智能、更自主的机器人系统。

📄 摘要（原文）

Achieving generalizable embodied policies remains a key challenge. Traditional policy learning paradigms, including both Imitation Learning (IL) and Reinforcement Learning (RL), struggle to cultivate generalizability across diverse scenarios. While IL policies often overfit to specific expert trajectories, RL suffers from the inherent lack of a unified and general reward signal necessary for effective multi-scene generalization. We posit that the world model is uniquely capable of serving as a universal environment proxy to address this limitation. However, current world models primarily focus on their ability to predict observations and still rely on task-specific, handcrafted reward functions, thereby failing to provide a truly general training environment. Toward this problem, we propose RoboScape-R, a framework leveraging the world model to serve as a versatile, general-purpose proxy for the embodied environment within the RL paradigm. We introduce a novel world model-based general reward mechanism that generates ''endogenous'' rewards derived from the model's intrinsic understanding of real-world state transition dynamics. Extensive experiments demonstrate that RoboScape-R effectively addresses the limitations of traditional RL methods by providing an efficient and general training environment that substantially enhances the generalization capability of embodied policies. Our approach offers critical insights into utilizing the world model as an online training strategy and achieves an average 37.5% performance improvement over baselines under out-of-domain scenarios.