机器人基础模型与价值引导：机器人策略，价值引导，多任务，离线强化学习
Steering Your Generalists: Improving Robotic Foundation Models via Value Guidance
2024-10-17｜UC Berkeley, CMU, Google DeepMind|🔺1
http://arxiv.org/abs/2410.13816v1
https://huggingface.co/papers/2410.13816
https://nakamotoo.github.io/V-GPS
研究背景与意义
在现代机器人学习领域，利用大规模、多样化的数据集训练的通用机器人策略已被证明在控制多种机器人和执行广泛的操作技能方面非常有效。然而，这些数据集的质量往往参差不齐，导致训练出的策略在实际应用中表现不佳。尤其是在面对环境变化时，现有策略容易出现精度不足和鲁棒性差的问题。
本文提出的V-GPS（价值引导策略引导）方法，旨在通过在部署阶段利用价值函数对策略的行动进行重新排序，从而提高通用机器人策略的性能。此项研究不仅解决了现有通用策略面临的挑战，还为未来的机器人学习提供了新的思路和方法。
研究方法与创新
V-GPS的核心创新在于其利用离线强化学习（RL）训练的价值函数来引导通用机器人策略的行动选择。该方法的实施步骤如下：
训练价值函数：通过离线RL方法，构建一个语言条件的Q函数，该函数能够评估不同动作在特定状态下的预期回报。 部署阶段的行动选择：在实际操作中，首先从通用策略中采样多个动作，然后利用训练好的价值函数对这些动作进行评分，最后选择评分最高的动作执行。
这种方法具有模块化和即插即用的特点，不需要对通用策略进行微调或访问其权重，从而降低了实际应用中的复杂性。
方法创新详解
价值函数的训练：使用Calibrated Q-Learning（Cal-QL）算法，针对多样化的机器人数据集进行训练，使得价值函数能够适应不同的任务和环境。 测试阶段的动作选择：在测试时，通过对多个候选动作进行评分，从中选择最优动作。这种方法在面对环境变化时，能够有效提高策略的鲁棒性和精确性。
这种创新不仅提升了策略的性能，还为通用策略的实际应用提供了灵活性。
实验设计与结果分析
在实验中，V-GPS方法在多个真实和模拟环境中进行了评估。通过对比不同策略的成功率，结果表明：
V-GPS显著提高了Octo-small-1.5等通用策略的成功率，尤其在面对复杂的操作任务时表现尤为突出。 在“将青椒放入锅中”等任务中，V-GPS的成功率从15%提升至35%，显示出其在精确抓取方面的优势。 在多个实验场景中，V-GPS均实现了82%的平均性能提升，验证了其有效性。
实验结果简述
真实环境：在真实的WidowX机器人平台上，V-GPS在6个任务中均表现出色，成功率提升显著。 模拟环境：在SIMPLER环境中，V-GPS同样有效，尤其在处理高度差异和复杂环境时展现了强大的适应能力。
结论与展望
V-GPS方法展示了通过价值函数引导通用机器人策略的有效性，显著改善了策略在实际操作中的表现。未来的研究可以进一步探索如何扩展价值函数的训练数据集，并提高其在完全未知任务和环境下的适应能力。此外，优化计算效率和降低部署阶段的延迟将是进一步研究的重点。V-GPS为机器人学习领域提供了新的思路，推动了通用策略在复杂任务中的应用。
