摘要

本文探讨了在机器人强化学习（RL）中，如何通过视觉语言模型（VLM）生成的奖励来提高学习效率和任务完成能力。传统的RL方法在处理通用操作任务时，往往需要大量的数据和人工设计的奖励函数。本文提出了一种基于VLM的奖励塑造方法，通过自然语言描述的任务指令，利用VLM生成密集奖励，从而提高样本效率和任务成功率。实验结果显示，这种方法在20K在线微调步骤内实现了任务的成功完成，并且对领域内演示的数量减少具有鲁棒性。

原理

本文提出的方法利用了视觉语言模型（VLM）的强大视觉推理能力，特别是通过关键点（keypoints）进行零样本推理的能力。VLM能够根据自然语言描述生成任务相关的关键点和路径点（waypoints），这些信息被用来计算密集奖励。密集奖励不仅包括任务完成的稀疏奖励，还包括引导机器人沿着预设路径点移动的密集奖励，从而引导机器人更有效地完成任务。这种方法的核心在于VLM能够提供丰富的视觉和语言理解，生成细粒度的奖励信号，帮助机器人学习复杂的操作任务。

流程

1. 任务描述和视觉输入：首先，通过自然语言描述任务，并提供机器人操作环境的视觉输入（包括顶部和侧面视图）。
2. VLM生成关键点和路径点：VLM根据任务描述和视觉输入生成关键点和路径点序列。
3. 奖励计算：对于每个时间步，计算机器人位置与路径点的距离，并转换为密集奖励。如果机器人达到任务目标，则给予稀疏奖励。
4. 在线强化学习：使用计算得到的密集奖励进行在线强化学习，调整机器人策略以最大化奖励。
5. 任务完成评估：通过一系列实验评估机器人在不同任务上的表现，验证密集奖励的有效性。

应用

本文提出的方法具有广泛的应用前景，特别是在需要复杂操作和精细控制的机器人任务中。通过利用VLM的强大视觉和语言理解能力，可以显著提高机器人在新任务上的泛化能力和学习效率。未来，这种方法可以扩展到更多复杂的机器人操作任务，如家庭服务、工业自动化等，为机器人技术的实际应用提供强大的支持。