Learning Robust Execution in Robotic Manipulation with Agentic Reinforcement Learning
作者: Xiaopeng Zhang, Yueyang Weng, Qi Liu, Yongjin Mu, Yanjie Li
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-15
💡 一句话要点
提出一种代理强化学习框架以解决机器人操作中的执行稳定性问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 强化学习 执行稳定性 视觉-语言-动作 鲁棒性提升
📋 核心要点
- 核心问题：现有的机器人操作方法在面对不确定性和长时间执行时，容易出现执行不稳定和任务失败。
- 方法要点：提出两种度量标准评估执行质量，并设计代理强化学习框架，通过高层决策恢复有效执行。
- 实验或效果：在LIBERO基准上，成功率在标准设置下提高13.7%，在干扰设置下提高39.2%，显示出显著的执行鲁棒性提升。
📝 摘要（中文）
机器人操作面临不确定性、长时间执行和累积错误等基本挑战，这些因素可能导致执行不稳定和任务失败。尽管近期的视觉-语言-动作（VLA）模型展现出强大的泛化能力，但通常缺乏评估执行稳定性和恢复机制的明确方法。本文提出了两种互补的度量标准来实时评估执行质量，并提出了一种代理强化学习框架，通过高层决策学习恢复有效执行，而非直接学习低层动作。在该框架中，代理策略基于最近的执行历史进行推理，并在一小组执行模式中选择，以调节执行过程。在执行退化时，它触发适当的恢复机制，将机器人恢复到先前访问的正常状态，从而使任务得以继续。我们在LIBERO基准上评估了所提出的方法，在标准设置下成功率提高了13.7%，在干扰设置下提高了39.2%，显示出显著增强的执行鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人操作中的执行稳定性问题，现有方法在面对不确定性和长时间执行时，容易出现累积错误，导致任务失败。
核心思路：提出一种代理强化学习框架，通过高层决策而非低层动作学习，来恢复有效的执行。代理策略基于执行历史进行推理，选择适当的执行模式以调节执行过程。
技术框架：整体架构包括执行质量评估模块和代理强化学习模块。执行质量评估模块实时监控执行状态，代理强化学习模块根据评估结果进行决策和恢复。
关键创新：最重要的创新在于引入了两种互补的度量标准来评估执行质量，并通过高层决策机制实现执行恢复，这与传统的低层动作学习方法有本质区别。
关键设计：在设计中，采用了适应性执行模式选择机制，结合历史执行数据进行决策，损失函数设计上考虑了执行稳定性和恢复效率的平衡。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在LIBERO基准上成功率在标准设置下提高了13.7%，在干扰设置下提高了39.2%。这些结果显著优于现有基线，展示了该方法在执行鲁棒性方面的优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自主移动机器人等。通过提升机器人在复杂环境中的执行稳定性和鲁棒性，可以显著提高其在实际应用中的可靠性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Robotic manipulation poses fundamental challenges due to uncertainty, long-horizon execution, and compounding errors, which can easily destabilize execution and lead to task failure. Although recent vision-language-action (VLA) models exhibit strong generalization, they typically lack explicit mechanisms to assess execution stability and to recover when execution deviates from its nominal behavior. In this paper, we propose: (1) two complementary metrics to assess execution quality at runtime, and (2) an agentic reinforcement learning framework that learns to restore effective execution through high-level decision-making rather than directly learning low-level actions. In this framework, an agentic policy reasons over recent execution history and selects among a small set of execution modes to regulate the execution process. Under execution degradation, it triggers appropriate recovery mechanisms to restore the robot to previously visited nominal states, enabling the task to continue. We evaluate the proposed method on the LIBERO benchmark, achieving up to a 13.7% improvement in success rate under standard settings and up to a 39.2% improvement under disturbance settings, demonstrating substantially enhanced execution robustness.