Hybrid Framework for Robotic Manipulation: Integrating Reinforcement Learning and Large Language Models

📄 arXiv: 2603.30022v1 📥 PDF

作者: Md Saad, Sajjad Hussain, Mohd Suhaib

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2026-03-31

💡 一句话要点

提出基于强化学习与大语言模型的混合机器人操作框架，提升任务效率。

🎯 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 大语言模型 混合框架 自然语言理解

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法在高层任务规划和理解自然语言指令方面存在不足，限制了其在复杂环境中的应用。
  2. 该框架融合强化学习和大型语言模型，利用强化学习进行底层控制，利用大型语言模型进行高层任务规划和自然语言理解。
  3. 实验结果表明，该框架在任务完成时间、准确性和适应性方面均优于仅使用强化学习的系统，具有显著提升。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的混合框架，该框架结合了强化学习（RL）和大语言模型（LLM），旨在改进机器人操作任务。该框架利用强化学习实现精确的底层控制，并利用大语言模型实现高层任务规划和自然语言理解，从而有效地连接了机器人系统中的底层执行和高层推理。这种集成使机器人能够理解和执行复杂、类人的指令，同时适应实时变化的环境。该框架在基于PyBullet的仿真环境中，使用Franka Emika Panda机械臂进行了测试，并以各种操作场景作为基准。结果表明，与仅使用强化学习的系统相比，任务完成时间减少了33.5%，准确性和适应性分别提高了18.1%和36.4%。这些结果突显了LLM增强的机器人系统在实际应用中的潜力，使其更高效、更具适应性，并能够与人类交互。未来的研究将旨在探索从仿真到现实的迁移、可扩展性和多机器人系统，以进一步拓宽该框架的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作方法在处理复杂任务和理解自然语言指令方面存在局限性。传统的强化学习方法虽然擅长底层控制，但在高层任务规划和推理方面表现不足，难以适应动态变化的环境。此外，将自然语言指令转化为机器人可执行动作仍然是一个挑战。

核心思路：该论文的核心思路是将强化学习和大语言模型相结合，优势互补。强化学习负责精确的底层运动控制，而大语言模型负责高层任务规划、自然语言理解和环境推理。通过这种集成，机器人可以更好地理解人类指令，并将其转化为一系列可执行的动作序列。

技术框架：该混合框架包含两个主要模块：强化学习模块和大语言模型模块。首先，大语言模型接收自然语言指令，并将其解析为高层任务规划。然后，强化学习模块根据大语言模型的规划，执行底层的运动控制，完成具体的机器人操作任务。两个模块之间通过某种接口进行信息传递和协调。

关键创新：该框架的关键创新在于将大语言模型引入到机器人操作任务中，使其具备了理解和推理能力。与传统的基于规则或纯强化学习的方法相比，该框架能够更好地处理复杂任务和自然语言指令，并具有更强的适应性。

关键设计：论文中未详细说明强化学习算法的具体选择，但提到使用了PyBullet仿真环境和Franka Emika Panda机械臂。关于大语言模型的具体选择和训练细节也未详细描述。损失函数和网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与仅使用强化学习的系统相比，该框架在任务完成时间上减少了33.5%，准确性提高了18.1%，适应性提高了36.4%。这些数据表明，该混合框架在机器人操作任务中具有显著的优势，能够有效地提升机器人的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作场景，例如智能制造、仓储物流、家庭服务等。通过结合强化学习和大语言模型，机器人可以更好地理解人类指令，完成更复杂的任务，提高生产效率和服务质量。未来，该技术有望推动机器人与人类的协作，实现更智能、更高效的自动化。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a new hybrid framework that combines Reinforcement Learning (RL) and Large Language Models (LLMs) to improve robotic manipulation tasks. By utilizing RL for accurate low-level control and LLMs for high level task planning and understanding of natural language, the proposed framework effectively connects low-level execution with high-level reasoning in robotic systems. This integration allows robots to understand and carry out complex, human-like instructions while adapting to changing environments in real time. The framework is tested in a PyBullet-based simulation environment using the Franka Emika Panda robotic arm, with various manipulation scenarios as benchmarks. The results show a 33.5% decrease in task completion time and enhancements of 18.1% and 36.4% in accuracy and adaptability, respectively, when compared to systems that use only RL. These results underscore the potential of LLM-enhanced robotic systems for practical applications, making them more efficient, adaptable, and capable of interacting with humans. Future research will aim to explore sim-to-real transfer, scalability, and multi-robot systems to further broaden the framework's applicability.