Large Reward Models: Generalizable Online Robot Reward Generation with Vision-Language Models
作者: Yanru Wu, Weiduo Yuan, Ang Qi, Vitor Guizilini, Jiageng Mao, Yue Wang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-03-17
💡 一句话要点
提出基于视觉-语言模型的在线机器人奖励生成框架，提升强化学习策略泛化性。
🎯 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) 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 机器人操作 强化学习 视觉-语言模型 奖励函数 在线学习
📋 核心要点
- 机器人强化学习受限于奖励函数难以泛化的问题，手动设计奖励函数耗时且难以适应复杂环境。
- 利用预训练的视觉-语言模型，根据当前视觉观察在线生成过程、完成和时间对比奖励，指导策略优化。
- 在长时程操作任务上，仅需少量强化学习迭代即可显著提升模仿学习策略的成功率，展示了良好的样本效率。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种在线策略优化的框架，通过将预训练的视觉-语言模型(VLM)适配为在线奖励生成器，提升机器人操作策略的泛化性。该框架基于先进的VLM构建了一个鲁棒且可扩展的奖励模型，该模型在一个大规模、多源数据集上进行训练，数据集涵盖真实机器人轨迹、人-物交互以及各种模拟环境。与以往后验评估整个轨迹的方法不同，本文利用VLM根据当前视觉观察构建多方面的奖励信号，包括过程奖励、完成奖励和时间对比奖励。该方法首先通过模仿学习(IL)训练一个基础策略，然后利用VLM奖励以闭环方式引导模型纠正次优行为。在需要顺序执行和精确控制的具有挑战性的长时程操作基准测试中，该奖励模型以纯零样本方式运行。实验结果表明，该方法仅在30次强化学习迭代中就显著提高了初始IL策略的成功率，展示了卓越的样本效率。实验证明，VLM生成的信号可以提供可靠的反馈来解决执行错误，从而有效消除手动奖励工程的需要，并促进机器人学习的有效在线优化。
🔬 方法详解
问题定义：机器人强化学习在很大程度上依赖于奖励函数的质量，但手动设计能够泛化到各种环境和任务的奖励函数非常困难且耗时。现有的方法要么需要大量的领域知识，要么难以适应复杂的操作任务，限制了强化学习在机器人领域的应用。
核心思路：利用预训练的视觉-语言模型(VLM)强大的视觉理解和推理能力，将其转化为在线奖励生成器。VLM能够根据当前视觉观察，自动生成多方面的奖励信号，包括过程奖励、完成奖励和时间对比奖励，从而避免了手动设计奖励函数的复杂性。
技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 使用大规模多源数据集训练VLM奖励模型，数据集包含真实机器人轨迹、人-物交互和模拟环境。2) 使用模仿学习(IL)训练一个基础策略。3) 使用VLM奖励模型，通过强化学习(RL)在线优化基础策略。在RL过程中，VLM根据当前视觉观察生成奖励信号，引导模型纠正次优行为。整个过程是闭环的，VLM奖励模型不断根据新的经验进行更新。
关键创新：最重要的创新在于将预训练的VLM应用于在线奖励生成。与以往需要手动设计奖励函数或后验评估整个轨迹的方法不同，该方法能够根据当前视觉观察动态生成奖励信号，从而实现更高效和泛化的策略优化。此外，该方法还提出了过程奖励、完成奖励和时间对比奖励等多种奖励信号，进一步提升了策略优化的效果。
关键设计：该方法使用了先进的VLM模型，并针对机器人操作任务进行了微调。在奖励函数设计方面，过程奖励用于鼓励模型执行正确的动作序列，完成奖励用于鼓励模型完成任务，时间对比奖励用于区分不同的状态。在强化学习算法方面，使用了PPO等常用的策略梯度算法。具体参数设置和网络结构细节未在论文中详细说明，可能需要参考相关代码或补充材料。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在长时程操作任务上取得了显著的提升。仅使用30次强化学习迭代，就将初始模仿学习策略的成功率提高了显著幅度（具体数值未给出，需参考论文原文）。该方法在零样本设置下运行，无需针对特定任务进行额外的训练，展示了良好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业机器人和医疗机器人等。通过自动生成奖励函数，可以大大降低机器人学习的门槛，加速机器人在复杂环境中的部署。此外，该方法还可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，为用户提供更自然和智能的交互体验。
📄 摘要（原文）
Reinforcement Learning (RL) has shown great potential in refining robotic manipulation policies, yet its efficacy remains strongly bottlenecked by the difficulty of designing generalizable reward functions. In this paper, we propose a framework for online policy refinement by adapting foundation VLMs into online reward generators. We develop a robust, scalable reward model based on a state-of-the-art VLM, trained on a large-scale, multi-source dataset encompassing real-world robot trajectories, human-object interactions, and diverse simulated environments. Unlike prior approaches that evaluate entire trajectories post-hoc, our method leverages the VLM to formulate a multifaceted reward signal comprising process, completion, and temporal contrastive rewards based on current visual observations. Initializing with a base policy trained via Imitation Learning (IL), we employ these VLM rewards to guide the model to correct sub-optimal behaviors in a closed-loop manner. We evaluate our framework on challenging long-horizon manipulation benchmarks requiring sequential execution and precise control. Crucially, our reward model operates in a purely zero-shot manner within these test environments. Experimental results demonstrate that our method significantly improves the success rate of the initial IL policy within just 30 RL iterations, demonstrating remarkable sample efficiency. This empirical evidence highlights that VLM-generated signals can provide reliable feedback to resolve execution errors, effectively eliminating the need for manual reward engineering and facilitating efficient online refinement for robot learning.