Robo-Dopamine: General Process Reward Modeling for High-Precision Robotic Manipulation
作者: Huajie Tan, Sixiang Chen, Yijie Xu, Zixiao Wang, Yuheng Ji, Cheng Chi, Yaoxu Lyu, Zhongxia Zhao, Xiansheng Chen, Peterson Co, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Pengwei Wang, Zhongyuan Wang, Shanghang Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-29
备注: 27 pages, 11 figures
💡 一句话要点
提出Dopamine-Reward以解决机器人操作中的奖励函数设计问题
🎯 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 过程奖励模型 机器人操作 多视角感知 奖励塑形
📋 核心要点
- 现有的过程奖励模型在步骤感知和多视角感知方面存在不足，导致对细粒度操作进展的评估不可靠。
- 提出Dopamine-Reward，通过多视角输入学习通用的步骤感知过程奖励模型，克服现有方法的局限性。
- 实验结果表明，GRM在奖励评估上达到了最先进的准确性，Dopamine-RL显著提高了策略学习效率，成功率从近零提升至95%。
📝 摘要（中文）
在将强化学习应用于现实机器人操作时，设计有效的奖励函数是主要障碍。尽管基于学习的过程奖励模型（PRMs）是一种有前景的方向，但它们常常受到两个基本限制：奖励模型缺乏对步骤的理解，并依赖单一视角感知，导致对细粒度操作进展的评估不可靠；奖励塑形过程在理论上不健全，常常引发语义陷阱，误导策略优化。为了解决这些问题，我们提出了Dopamine-Reward，这是一种新颖的奖励建模方法，旨在从多视角输入中学习通用的、步骤感知的过程奖励模型。我们的通用奖励模型（GRM）在超过3400小时的数据集上训练，利用逐步奖励离散化和多视角奖励融合来克服感知限制。基于Dopamine-Reward，我们提出了Dopamine-RL，一个稳健的策略学习框架，采用理论上健全的策略不变奖励塑形方法，使得智能体能够利用密集奖励进行高效自我改进而不改变最优策略，从而根本避免语义陷阱。大量实验验证了我们的方法的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决在机器人操作中设计有效奖励函数的挑战。现有的过程奖励模型在步骤感知和多视角感知方面存在不足，导致对细粒度操作进展的评估不可靠，并且奖励塑形过程在理论上不健全，常常引发语义陷阱。
核心思路：论文提出Dopamine-Reward，旨在通过多视角输入学习通用的步骤感知过程奖励模型。核心思想是利用逐步奖励离散化和多视角奖励融合来增强模型的结构理解和感知能力。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：通用奖励模型（GRM）和Dopamine-RL。GRM负责从多视角输入中提取奖励信息，而Dopamine-RL则利用GRM提供的奖励信息进行策略学习。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了理论上健全的策略不变奖励塑形方法，使得智能体能够在不改变最优策略的情况下利用密集奖励进行自我改进，从而避免了语义陷阱。
关键设计：在GRM中，采用逐步奖励离散化来增强对操作步骤的理解，并通过多视角奖励融合来克服单一视角的感知限制。Dopamine-RL则通过优化策略学习过程中的奖励塑形，确保策略优化的有效性。具体的参数设置和损失函数设计在实验部分进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，GRM在奖励评估上达到了最先进的准确性，Dopamine-RL在策略学习效率上显著提升。具体而言，GRM在适应新任务时，仅需150次在线回合（约1小时的真实机器人交互）即可将成功率从近零提升至95%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括高精度机器人操作、自动化制造、服务机器人等。通过提高奖励函数的设计效率和准确性，Dopamine-Reward能够显著提升机器人在复杂任务中的表现，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
The primary obstacle for applying reinforcement learning (RL) to real-world robotics is the design of effective reward functions. While recently learning-based Process Reward Models (PRMs) are a promising direction, they are often hindered by two fundamental limitations: their reward models lack step-aware understanding and rely on single-view perception, leading to unreliable assessments of fine-grained manipulation progress; and their reward shaping procedures are theoretically unsound, often inducing a semantic trap that misguides policy optimization. To address these, we introduce Dopamine-Reward, a novel reward modeling method for learning a general-purpose, step-aware process reward model from multi-view inputs. At its core is our General Reward Model (GRM), trained on a vast 3,400+ hour dataset, which leverages Step-wise Reward Discretization for structural understanding and Multi-Perspective Reward Fusion to overcome perceptual limitations. Building upon Dopamine-Reward, we propose Dopamine-RL, a robust policy learning framework that employs a theoretically-sound Policy-Invariant Reward Shaping method, which enables the agent to leverage dense rewards for efficient self-improvement without altering the optimal policy, thereby fundamentally avoiding the semantic trap. Extensive experiments across diverse simulated and real-world tasks validate our approach. GRM achieves state-of-the-art accuracy in reward assessment, and Dopamine-RL built on GRM significantly improves policy learning efficiency. For instance, after GRM is adapted to a new task in a one-shot manner from a single expert trajectory, the resulting reward model enables Dopamine-RL to improve the policy from near-zero to 95% success with only 150 online rollouts (approximately 1 hour of real robot interaction), while retaining strong generalization across tasks. Project website: https://robo-dopamine.github.io