ReinforceGen: Hybrid Skill Policies with Automated Data Generation and Reinforcement Learning
作者: Zihan Zhou, Animesh Garg, Ajay Mandlekar, Caelan Garrett
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-12-18
💡 一句话要点
ReinforceGen：结合自动数据生成与强化学习的混合技能策略，解决机器人长时程操作难题
🎯 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: 机器人操作 强化学习 模仿学习 任务分解 运动规划 长时程任务 数据生成
📋 核心要点
- 长时程操作是机器人领域的长期挑战，现有方法难以有效分解任务并进行优化。
- ReinforceGen通过任务分解、数据生成和模仿学习构建初始解决方案，再利用强化学习进行微调。
- 实验表明，ReinforceGen在Robosuite数据集上取得了显著的成功率提升，验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出ReinforceGen，一个结合任务分解、数据生成、模仿学习和运动规划的系统，旨在解决机器人领域中长期存在的长时程操作挑战。ReinforceGen首先将任务分解为多个局部技能，并通过运动规划连接这些技能。利用从10个人类演示生成的数据集，使用模仿学习训练技能和运动规划目标，然后通过在线自适应和强化学习进行微调。在Robosuite数据集上的基准测试表明，ReinforceGen在最高重置范围设置下，所有视觉运动控制任务的成功率均达到80%。额外的消融研究表明，我们的微调方法平均提高了89%的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人长时程操作任务的挑战。现有方法通常难以有效地处理任务的复杂性和长时程依赖性，导致性能不佳。痛点在于如何有效地分解任务，并学习鲁棒的技能策略，同时保证技能之间的有效衔接。
核心思路：论文的核心思路是将长时程任务分解为多个局部技能，并利用模仿学习和强化学习相结合的方式来训练这些技能。通过模仿学习快速学习初始策略，然后利用强化学习进行微调，从而提高策略的鲁棒性和泛化能力。运动规划用于连接各个技能，保证任务的顺利完成。
技术框架：ReinforceGen的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 任务分解：将长时程任务分解为多个局部技能。2) 数据生成：通过人类演示生成数据集。3) 模仿学习：利用生成的数据集训练技能和运动规划目标。4) 运动规划：使用运动规划算法连接各个技能。5) 强化学习微调：通过在线自适应和强化学习对技能策略进行微调。
关键创新：ReinforceGen的关键创新在于结合了模仿学习和强化学习，并将其应用于长时程操作任务。通过模仿学习快速学习初始策略，然后利用强化学习进行微调，可以有效地提高策略的鲁棒性和泛化能力。此外，自动数据生成也降低了对大量人工标注数据的依赖。
关键设计：论文使用了从少量人类演示中自动生成大量训练数据的方法，具体的数据增强策略未知。强化学习部分，使用了合适的奖励函数来引导策略学习，具体的奖励函数设计未知。网络结构方面，使用了适合视觉运动控制任务的网络结构，具体结构未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ReinforceGen在Robosuite数据集上进行了评估，结果表明，在最高重置范围设置下，所有视觉运动控制任务的成功率均达到80%。消融研究表明，强化学习微调方法平均提高了89%的性能。这些结果表明，ReinforceGen能够有效地解决长时程操作任务，并显著提高机器人的性能。
🎯 应用场景
ReinforceGen具有广泛的应用前景，例如在工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等领域。它可以用于解决复杂的装配任务、物体抓取和放置任务、以及其他需要长期规划和执行的任务。该研究的成果有助于提高机器人的自主性和智能化水平，使其能够更好地适应复杂和动态的环境。
📄 摘要（原文）
Long-horizon manipulation has been a long-standing challenge in the robotics community. We propose ReinforceGen, a system that combines task decomposition, data generation, imitation learning, and motion planning to form an initial solution, and improves each component through reinforcement-learning-based fine-tuning. ReinforceGen first segments the task into multiple localized skills, which are connected through motion planning. The skills and motion planning targets are trained with imitation learning on a dataset generated from 10 human demonstrations, and then fine-tuned through online adaptation and reinforcement learning. When benchmarked on the Robosuite dataset, ReinforceGen reaches 80% success rate on all tasks with visuomotor controls in the highest reset range setting. Additional ablation studies show that our fine-tuning approaches contributes to an 89% average performance increase. More results and videos available in https://reinforcegen.github.io/