视觉-语言-动作正则化驱动的强化学习快速启动

📝 论文摘要

强化学习（RL）能够为机器人操作提供高频闭环控制，但由于探索效率低下和信用分配不佳，将其扩展到具有稀疏或不完美奖励的长时程任务仍然困难。视觉-语言-动作（VLA）模型利用大规模多模态预训练提供通用任务级推理，但现有局限阻碍了其在快速精确操作中的直接应用。本文提出视觉-语言-动作跳跃启动（VLAJS）方法，通过将稀疏的VLA指导与在线策略RL相结合，以改善探索和学习效率。VLAJS将VLA模型视为高层动作建议的临时来源，用于引导早期探索并优化信用分配，同时保留RL基于状态的高频控制特性。该方法通过方向性动作一致性正则化增强近端策略优化（PPO），在训练初期将RL智能体的动作与VLA指导进行软对齐，无需强制严格模仿、要求演示数据或依赖持续的教师查询。VLA指导以稀疏方式应用并随时间衰减，使智能体能够在线适应并最终超越指导策略。我们在六项具有挑战性的操作任务上评估VLAJS：模拟环境中的抓举、抓放、钉孔重定向、钉孔插入、点触和推动，并在真实Franka Panda机器人上验证了部分任务。VLAJS在样本效率上持续优于PPO和蒸馏式基线方法，在多项任务中减少超过50%的环境交互需求。真实世界实验展示了零样本仿真到现实的迁移能力，以及在杂乱环境、物体变化和外部干扰下的鲁棒执行性能。

🎯 研究动机

该论文旨在解决机器人操作任务中强化学习(RL)面临的挑战： - 在奖励稀疏或长视野(long-horizon)任务中，探索效率低和信用分配(credit assignment)困难 - 现有视觉-语言-动作(Vision-Language-Action, VLA)模型虽能提供任务级推理，但难以直接用于需要快速精确控制的操作任务

🔧 核心方法

论文提出视觉-语言-动作跳跃启动(Vision-Language-Action Jump-Starting, VLAJS)方法： - 将VLA模型作为高层动作建议的稀疏指导源，引导早期探索 - 在近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)基础上增加方向性动作一致性(directional action-consistency)正则化 - 在训练早期使RL智能体的动作与VLA指导软对齐(soft alignment)，不强制严格模仿 - VLA指导随时间退火(annealed)，最终让智能体超越指导策略

💡 核心创新

论文的核心创新在于： - 提出VLAJS框架，首次将稀疏的VLA高层指导与在线策略(on-policy)RL相结合，实现优势互补 - 设计方向性动作一致性正则化，仅要求动作方向一致而非精确模仿，避免VLA模型精度不足的限制 - 实现无需演示(demonstrations)、不依赖持续教师查询的跳跃启动(jump-starting)机制 - 通过指导退火机制，使智能体既能利用VLA加速早期学习，又能最终超越指导策略的性能

🏆 总体贡献

论文对该领域的整体贡献包括： - 提出并验证了VLAJS方法，在6个模拟操作任务中显著提升样本效率(sample efficiency)，减少超过50%的环境交互 - 在真实Franka Panda机器人上验证了零样本模拟到真实(sim-to-real)迁移能力 - 展示了方法在杂乱环境、物体变化和外部扰动下的鲁棒执行能力 - 为结合大尺度预训练模型与RL控制提供了新范式，弥合了任务级推理与高频控制之间的鸿沟

视觉-语言-动作正则化驱动的强化学习快速启动
Jump-Start Reinforcement Learning with Vision-Language-Action Regularization

📊 核心分析

视觉-语言-动作正则化驱动的强化学习快速启动 Jump-Start Reinforcement Learning with Vision-Language-Action Regularization

📊 核心分析

视觉-语言-动作正则化驱动的强化学习快速启动
Jump-Start Reinforcement Learning with Vision-Language-Action Regularization