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做直播教程的网站,怎样在自己网站上传产品,网页制作实训内容,网站建设扌首选金手指本博客来源于论文A Survey on Reinforcement Learning of Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation 目录 为什么要在VLA模型中引入强化学习#xff1f; VLA与RL结合面临的关键问题 RL-VLA的核心架构设计 动作#xff08;Action#xff09;模块的设计 奖…本博客来源于论文A Survey on Reinforcement Learning of Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation目录为什么要在VLA模型中引入强化学习VLA与RL结合面临的关键问题RL-VLA的核心架构设计动作Action模块的设计奖励Reward机制的设计状态转移Transition Modeling模型的设计RL-VLA的训练范式第一阶段离线预训练 (Offline RL Pre-training)第二阶段在线微调 (Online RL Fine-tuning)第三阶段测试时适应 (Test-time Adaptation)RL-VLA的真实世界部署从仿真到现实 (Sim-to-Real Transfer)真实世界中的强化学习 (Real-world RL)总结面临的主要挑战 (Open Challenges)未来的研究方向 (Future Directions)为什么要在VLA模型中引入强化学习当前的VLA模型存在一个核心瓶颈它们严重依赖于预先收集的专家演示数据集。这种单纯的模仿学习有两个主要问题分布外Out-of-Distribution, OOD泛化能力差由于数据集覆盖的状态和动作有限当机器人在真实世界中遇到新的、未曾见过的情况时模型的表现会急剧下降。无法超越演示数据模型只能模仿专家的行为无法通过自我探索发现可能更优的策略。强化学习Reinforcement Learning,RL提供了一条有希望的途径。RL通过自我探索和结果驱动的优化让智能体在与环境的交互中不断试错根据获得的奖励信号来学习和改进策略。因此本文的核心思想是将RL与VLA模型相结合利用RL的探索和优化能力弥补VLA模型在预训练和真实世界部署之间的差距从而提升机器人在开放、动态环境中的泛化能力和鲁棒性。VLA与RL结合面临的关键问题高维度的状态和动作空间机器人面临的状态高清图像和动作空间非常复杂给RL的探索和学习带来了巨大困难。奖励设计的复杂性在真实世界中为复杂的操控任务设计一个既能准确反映任务目标又易于优化的奖励函数是非常困难的尤其是在奖励稀疏sparse reward的情况下。样本效率低下RL通常需要大量的交互数据才能学习到有效的策略这在真实机器人上是昂贵且耗时的。安全与鲁棒性在探索过程中如何确保机器人的行为是安全的不会对自身或环境造成损害是一个至关重要的问题。RL-VLA的核心架构设计动作Action模块的设计动作模块是连接模型“思考”视觉语言理解与“行动”物理交互的桥梁。传统的VLA模型以开环open-loop方式生成动作即一次性生成一个动作序列然后执行。而RL的引入则通过任务反馈将其转化为闭环closed-loop的优化过程让策略在交互中不断调整。根据动作生成方式的不同RL的优化策略也分为以下三类第一个自回归模型工作原理这类模型借鉴了自然语言处理中的语言模型将机器人的动作序列看作一串“动作词元token”。模型像生成一句话一样一个词元一个词元地step-by-step预测动作。RL可以直接利用模型在预测每个词元时的概率分布进行基于词元级别的监督和优化。例如TGRPO算法就将策略梯度目标重写为由优势函数advantage加权的词元级交叉熵损失从而稳定地进行RL微调。核心挑战精度与效率的矛盾。如果动作词元设计得粗糙Coarse token导致机器人动作笨拙丧失精细操控能力。如果动作词元设计得精细Fine-grained token虽然能提升精度但会急剧增加预测难度降低不同词元间的区分度使RL训练变得极其困难。第二个生成式模型工作原理为了解决自回归模型在动作序列上可能存在的时序不一致问题研究者们转向了可以直接生成整个动作轨迹的生成模型例如扩散模型Diffusion Models或流匹配模型Flow-matching。这类模型一次性生成一个完整的、平滑的动作序列。核心挑战无法直接获取动作概率。标准的RL算法尤其是基于策略梯度的方法需要知道模型选择某个动作的明确概率。但生成式模型通常不直接提供这个概率这导致RL的优化目标难以定义。目前的解决方案如πRL通常是通过一些技术手段如重参数化来近似这个概率或者直接使用基于损失的信号。这种近似可能导致在多步生成和迭代更新中累积误差最终使动作分布“坍塌”或失真。第三个双系统工作原理这种架构模拟了人类的“快思考”与“慢思考”。它包含两个系统高层规划系统 (System-2)通常是一个VLM负责理解人类的长期指令并将其分解为一系列的子任务或步骤。底层控制系统 (System-1)负责执行高层系统下发的具体子任务。RL在这里的作用是“对齐” 这两个系统。例如在Hume模型中高层系统会采样生成多个可能的动作方案然后RL被用来训练一个价值函数从中选择一个对于底层VLA来说最可行、最有价值的方案去执行。核心挑战价值对齐Value Alignment困难。高层的语言规划和底层的物理控制它们的表征方式和时间尺度完全不同。这导致从语言规划中评估出的价值很难与从具体动作控制中获得的真实回报相匹配从而造成训练不稳定和次优协调。其中RL训练出的价值判断Q值奖励Reward机制的设计在RL-VLA中最大的挑战之一就是奖励稀疏sparsereward——机器人只有在最终完成任务时才能得到一个正奖励大部分时间的探索都得不到任何反馈。为了解决这个问题研究者们设计了各种稠密且信息丰富的奖励信号主要分为两类思路一内在奖励 (Intrinsic Rewards) - “自我激励”内在奖励是基于规则的、自我监督的信号它不直接关联于任务的最终目标而是鼓励智能体去探索和构建有意义的行为。基于潜能的奖励塑造 (PBRS)这是一种经典方法通过一个“势能函数”例如机械臂末端到目标的距离来设计奖励。通过势能的变化量作为额外奖励可以在不改变最优策略的前提下为智能体提供更密集的引导。探索驱动的奖励这类奖励鼓励智能体探索新颖的或不确定的状态。例如随机网络蒸馏 (RND)会奖励那些访问“意外”状态的行为即智能体自身的预测模型无法准确预测的状态从而激励其探索环境的未知部分。核心挑战内在奖励与任务目标没有直接关联容易导致“奖励黑客”Reward Hacking——智能体学会了如何最大化内在奖励比如反复开关一个抽屉来制造“新颖”状态但却不去完成真正的任务。思路二外在奖励 (Extrinsic Rewards) - “听取外部评价”外在奖励利用外部的感知信息如语言、视觉、人类反馈来指导智能体的行为使其策略与任务目标更紧密地对齐。人类对齐的奖励直接利用人的知识。最典型的是基于人类反馈的强化学习(RLHF)通过让人类对机器人生成的不同行为轨迹进行偏好排序来训练一个奖励模型。这个奖励模型就能理解人类的意图并为RL提供稠密的奖励信号。模型生成的奖励这是目前非常前沿的方向。利用预训练好的大型基础模型LLMs/VLMs自身作为奖励函数。例如Eureka利用LLM自动生成和进化奖励函数的代码VIPER则利用视频预测模型如果机器人当前行为能够导向一个更接近“成功演示”的未来视频帧就给予高奖励。核心挑战无论是人类还是模型给出的奖励都可能存在“错误定义”mis-specification 的问题。此外这些外部模型也面临着领域漂移和感知噪声的挑战在复杂真实世界中的可靠性仍需验证。状态转移Transition Modeling模型的设计状态转移模型的目标是刻画环境的动态变化即预测在当前状态s下执行某个动作a后环境会进入什么样的新状态s。拥有一个好的状态转移模型意味着智能体可以在“脑中”进行推演和规划而无需在真实世界中进行昂贵的试错。这就是基于模型的强化学习 (Model-BasedRL, MBRL)的核心。基于物理的模拟器 (Physics-based Simulator)工作原理使用高精度的物理仿真引擎如Isaac Sim,Gazebo来显式地模拟环境的物理规则和物体交互。核心挑战构建高保真模拟器需要大量的人工和精确的物理参数标注并且计算成本高昂难以大规模扩展。基于学习的世界模型 (Learning-based World Model)工作原理这是一种数据驱动的方法用一个神经网络世界模型直接从海量数据中学习环境的动态规律从而预测未来的状态。主要分支基于状态的方法 (State-based)如Dreamer系列将高维的视觉观察编码到一个紧凑的隐空间 (latent space)中并在这个低维空间里预测未来的状态。这种方式对于长时序规划非常高效。基于观测的方法 (Observation-based)如iVideoGPT直接在像素层面 (pixel-level)预测未来的图像帧。这种方法能保持很高的视觉保真度对于需要精细视觉反馈的任务非常有利。为VLA设计的方法 (VLA-designed Methods)这是世界模型与VLA的深度融合。例如在VLA-RFT和World-Env中流程是VLA生成动作序列 - 世界模型预测出多条可能的未来轨迹 - 一个视觉语言奖励模型在这些“想象”出的轨迹中进行评估和打分 - 利用这个奖励信号通过RL来优化VLA的策略。整个过程可以完全在“想象”中完成无需与真实环境交互。核心挑战当前的世界模型在泛化能力上仍然很差。它们在训练过的场景中表现尚可但一旦遇到新的场景、物体或机器人形态预测的准确性就会急剧下降。如何将数据驱动的学习与物理先验知识有效结合是构建鲁棒世界模型的关键。RL-VLA的训练范式一个层层递进的流程让VLA模型先离线学习“是什么”What通过海量数据建立对世界的基本认知和价值判断。再在线学习“怎么办”How通过与环境的真实交互学习处理动态过程和失败恢复的技能。最后在测试时学会“如何选择”Which在部署时通过实时评估多个可能性做出当下最优的选择。第一阶段离线预训练 (Offline RL Pre-training)目标 (Goal):让这位“实习医生”初始的VLA模型在真正上手术台之前先掌握所有基础医学知识并学习分析过往成千上万的、有成功有失败的手术录像病例。数据来源 (Data Source):科研人员会使用大规模的、已有的、静态的机器人操作数据集。关键点这个数据集是“离线”的意味着它就在硬盘里不会再增加了。它里面什么都有完美的专家操作、笨拙的新手操作、失败的操作等等。具体操作 :准备模型和数据他们会拿一个预训练好的VLA模型比如OpenVLA作为起点。然后加载这个海量的离线数据集。选择离线RL算法他们会选择一个专门为离线场景设计的RL算法论文中提到的Cal-QL(被CO-RFT使用) 或CQL就是典型代表。这些算法的核心特点是“保守”。它们会告诉模型“你只能在数据集中见过的、有数据支持的范围内进行优化不要去幻想那些你没见过的操作因为我们没法验证它们的好坏。”开始训练模型会反复“观看”数据集里的(状态, 动作, 奖励, 下一状态)数据片段。通过“保守”的优化目标模型会学习到一个价值函数这个函数能够判断在数据集中什么样的行为更有可能导向成功。同时它也会微调自己的策略网络使其更倾向于产生高价值的动作。重要在这个阶段没有任何一台真实的机器人或者仿真环境在运行。这完全是数据层面的计算和学习产出 (Output):得到一个“基础策略模型”。这个模型比原始的VLA模型更“懂行”因为它不仅模仿了行为还从海量数据中学习到了关于“好”与“坏”的价值判断。但它仍然缺乏实际的、动态的交互经验。第二阶段在线微调 (Online RL Fine-tuning)目标 (Goal):把理论用于实践。亲自动手处理各种突发情况学会如何从错误中恢复数据来源 (Data Source):机器人自己通过与环境交互实时产生的新数据。这是与第一阶段最根本的区别。具体操作 :A) 在仿真环境中微调 (更常见、更安全、成本更低):环境搭建科研人员会使用一个高保真物理仿真器比如Isaac Sim加载模型将第一阶段产出的“基础策略模型”加载进来作为初始策略。定义奖励函数他们需要为任务明确地编写一个奖励函数。开始“刷副本”启动在线RL训练循环。这个循环是机器人在仿真环境中观察状态s。模型根据s做出动作a。在仿真器中执行a得到新的状态s和奖励r。将这个全新的(s, a, r, s)经验存入一个叫做“回放缓冲区 (Replay Buffer)”的地方。模型从缓冲区中采样一批自己刚刚经历过的数据使用在线RL算法如论文中提到的PPO,SAC来更新自己的网络权重。重复这个过程会自动化地重复成千上万次。机器人会不断地尝试、失败、成功并根据奖励信号持续优化自己。在这个过程中它会学会处理在静态数据集中从未见过的边缘情况和失败情况。B) 在真实世界中微调 (成本高、风险大、但效果最直接):流程类似基本流程和仿真微调一样但是把仿真器换成了一台或多台真实的物理机器人。核心难点安全科研人员必须编写复杂的安全保护代码防止机器人损坏自己或环境。重置 (Reset)每次任务失败或成功后如何将场景比如打乱的积木恢复到初始状态这通常需要人工干预或另一个专门的“重置机器人”是真实世界RL的一大瓶颈。时间真实世界的一个动作可能需要几秒钟而仿真中一秒钟可以跑几百上千个动作。因此真实世界微调极其耗时。产出 (Output):得到一个“精调策略模型”(Fine-tuned Policy Model)。这个模型不仅知识渊博而且有了“实战经验”变得更加鲁棒尤其擅长处理它在微调环境中遇到的特定任务和动态变化。第三阶段测试时适应 (Test-time Adaptation)目标 (Goal):机器人已经被部署到最终的工作场景中。当它遇到一个全新的、在训练中从未见过的物体或情况时能够在不改变自身神经网络权重不重新学习的前提下做出即时的、更优的决策。数据来源 (Data Source):机器人当前时刻的实时传感器读数。具体操作:准备“辅助工具”在部署机器人之前他们会为机器人配备一个额外的“辅助决策模块”。这个模块可以是一个预训练好的价值函数能评估动作的好坏或者一个规划算法如下文提到的MCTS。修改决策流程他们会修改机器人的决策流程。原始流程是“观察-决策-行动”。新流程是观察机器人观察当前状态s。提议 (Propose)第二阶段产出的“精调策略模型”作为“主意生成器”快速生成多个可能的候选动作序列比如方案A、B、C。评估 (Evaluate)“辅助决策模块”登场对这几个方案进行快速评估。例如价值函数会给方案A打80分方案B打95分方案C打60分。选择与行动 (Select Act)系统选择得分最高的方案B去执行。核心这个过程发生在每一次机器人需要做决策的瞬间几十毫秒内。机器人的“大脑”神经网络权重是固定不变的但它的最终行为是通过一个实时的、小范围的搜索和评估过程被优化了。产出 (Output):一个在真实、开放世界中表现得更智能、更鲁棒、适应性更强的机器人。它能“临场应变”而不仅仅是机械地执行预训练好的策略。RL-VLA的真实世界部署将RL-VLA模型从“实验室”推向“生产线”主要有两条技术路径一是先在仿真中“演练”再迁移到现实Sim-to-Real二是在现实世界中直接“实战”学习Real-worldRL。从仿真到现实 (Sim-to-Real Transfer)核心思想利用仿真环境可以进行大规模、高效率、零风险训练的优势先在仿真中训练出一个强大的策略然后将其迁移到真实机器人上。面临的挑战“现实鸿沟” (Reality Gap)。仿真环境永远无法100%完美地模拟真实世界。这种差异体现在视觉差异光照、纹理、反射、阴影等视觉外观的不同。物理动态差异摩擦力、柔性物体的形变、物体重量、接触力等物理参数的不一致。延迟与噪声差异真实世界中传感器读数和电机执行都存在延迟和噪声。解决方案为了跨越“现实鸿沟”研究者们主要采用两种策略领域随机化 (Domain Randomization, DR)工作原理与其追求创建一个完美的仿真环境不如反其道而行之创造出成千上万个“不完美但多样化”的仿真环境。在训练过程中系统会随机改变环境的各种参数例如桌面的颜色和纹理灯光的位置和强度物体的质量和摩擦系数摄像头的角度和噪声水平科研人员怎么做编写脚本在每次重置仿真环境时都从一个预设的范围内随机采样这些参数。例如在SimpleVLA-RL的研究中他们通过在多种任务仿真中应用DR使得训练出的策略对各种视觉和物理变化都具有很强的鲁棒性。这个策略的哲学是如果模型在训练中已经“见过了所有可能”那么真实世界就只不过是它见过的另一种变化而已从而实现零样本迁移zero-shot transfer。数字孪生 (Digital Twin, DT)工作原理这是一种追求极致逼真度的策略。它旨在为真实世界的工作场景创建一个实时同步、高度逼真的虚拟副本。科研人员怎么做研究者利用先进的扫描和建模技术例如使用高斯溅射Gaussian Splatting技术如DREAM项目可以从几张真实世界的照片中快速重建出一个可交互、高保真的3D数字孪生场景。训练流程变成机器人感知真实世界。系统根据感知实时更新数字孪生环境使其与真实世界保持同步。策略在数字孪生中进行大量、快速的“脑内演练”和优化。将优化后的最佳动作在真实机器人上执行。Real-Is-Sim和RoboTwin等工作就是沿着这个思路通过动态地将真实世界的信息同步到仿真中来最大限度地缩小“现实鸿沟”。真实世界中的强化学习 (Real-world RL)核心思想直接在物理机器人上进行RL训练。这是最直接、最能反映真实物理动态的方式但同时也充满了挑战。面临的挑战样本效率真实机器人动作缓慢一天也收集不了多少数据。安全问题错误的探索可能导致机器人或环境损坏。环境重置每次试验后如何将场景恢复原状是一个巨大的瓶颈。解决方案为了应对这些挑战目前的研究大量引入了“人在环路” (Human-in-the-Loop, HiL)的思想并逐步向更自主的恢复和安全探索发展。人在环路的强化学习(Human-in-the-LoopRL)人类纠正干预 (Human Corrective Intervention)怎么做研究人员会设计一个接口比如一个力敏手柄。当机器人快要撞到东西时人可以轻轻推一下手柄这个纠正的力信号就会被记录下来作为一个高质量的监督信号告诉模型“刚才那个动作不对应该这样做”。HIL-SERL和DAFT将人的自然语言反馈转化为动作纠正是这方面的代表。是什么在机器人执行任务的过程中如果人类监督员发现其动作有偏差可以实时地进行纠正。可逆性与自主恢复 (Reversibility and Autonomous Recovery)目标让机器人学会“自己整理烂摊子”从而摆脱对人类重置的依赖。怎么做训练一个“恢复策略”。例如当主策略执行失败如抓取滑落系统会切换到恢复策略该策略的目标不是完成任务而是将环境恢复到一个已知的、可以继续任务的状态。安全探索 (Safe Exploration)目标在RL的探索过程中确保机器人的行为永远不会越过“安全红线”。怎么做这是一个系统性工程。训练安全评论家训练一个额外的神经网络其唯一作用就是评估一个动作的“危险系数”并在动作过于危险时进行否决。使用控制理论在底层控制器上增加力矩或速度的限制确保即使上层RL策略发出了一个“疯狂”的指令底层的物理执行也是被约束在安全范围内的。任务分解GRAPE和SafeVLA等工作利用VLM将复杂任务分解成多个简单的子步骤并为每个子步骤自动生成安全约束从而在语义层面保证安全。总结尽管RL-VLA领域取得了令人瞩目的进展但要实现能够在动态、开放、非结构化的物理世界中鲁棒运行的通用机器人系统仍面临一系列严峻的挑战。面临的主要挑战 (Open Challenges)扩展到长时序任务 (Scaling to Long-horizon Tasks)问题所在: 当前的RL-VLA系统在处理需要几十步甚至上百步才能完成的复杂任务时表现不佳。根本原因在于RL的奖励信号通常只在任务最终完成时才出现奖励稀疏对于中间漫长的步骤缺乏有效的指导。讲解要点: 这就像让一个人蒙着眼睛走迷宫只有在走出迷宫时才告诉他“你成功了”。在中间的无数个岔路口他得不到任何反馈。基于模型的RL的效率瓶颈 (Model-based RL forVLA)问题所在: 尽管基于模型的RLMBRL即学习一个世界模型在理论上能通过“脑内推演”极大提升样本效率但目前的世界模型仍然非常“脆弱”。它们在训练数据覆盖的范围内表现尚可一旦遇到新的物体、动态或场景其预测的未来就会变得极不准确产生“幻觉”。讲解要点: 这相当于机器人的“想象力”还很有限且不可靠。它可以想象一个熟悉的苹果会如何滚动但无法准确想象一个它从未见过的、半满的软包装牛奶盒掉到地上会发生什么。如何让世界模型拥有物理常识和更好的泛化能力是MBRL走向实用的关键。高效且可扩展的真实机器人训练 (Efficient and Scalable Real-robot Training)问题所在: 在物理机器人上训练RL-VLA仍然是一个极其昂贵且低效的过程。并行化能力有限你不可能像在GPU里那样同时运行一万个真实机器人和对人类监督的重度依赖需要人来重置环境、纠正错误是两大核心瓶颈。讲解要点: 一个典型的规模化Scaling难题。已经证明了这条技术路线的有效性但如何将成本降低到可以接受的程度实现从“手工作坊”到“自动化工厂”的跨越是决定这项技术能否大规模应用的关键。可靠性与可复现性 (Reliable and Reproducible RL-VLA)问题所在: RL算法尤其是深度RL以其对超参数学习率、折扣因子等、随机种子和环境动态的高度敏感性而“臭名昭著”。同一个算法用同样的代码在两台不同的机器人上跑或者仅仅是房间光线发生了变化都可能得到截然不同的结果。讲解要点: 缺乏可靠性和可复现性意味着我们目前得到的很多成果可能带有偶然性。这阻碍了技术的标准化和工程化落地。我们需要更稳定的算法、更标准化的评估环境和更严谨的实验报告规范。安全与风险感知 (Safe and Risk-aware RL-VLA)问题所在: 安全是机器人技术的“一票否决项”。在开放世界中机器人会面临无数种可能导致危险的情况。由于感知不完美传感器有盲区和噪声、控制有延迟以及探索行为的内在不确定性如何确保机器人在任何情况下都能避免不可逆的损害伤害人类、损坏自身或昂贵设备是一个难题。讲解要点: 当前的安全机制大多是被动的或基于规则的难以应对未知的风险。未来的机器人需要具备主动的风险预测能力即在行动之前就能预判到潜在的危险并从语义层面理解什么是“安全”。未来的研究方向 (Future Directions)迈向“思考链”式的监督与记忆增强: 为了解决长时序任务未来的研究会更多地借鉴大型语言模型中的“思维链 (Chain-of-Thought)”思想不仅监督机器人的最终动作更要监督它的中间推理过程。同时引入记忆机制如STRAP,RA-DT让机器人能够回顾和利用过去的成功经验来指导当前的长程决策。大力发展可泛化的世界模型: 这是提升样本效率的根本出路。未来的研究将致力于将物理先验知识、因果推理与数据驱动的世界模型深度融合让机器人不仅“知其然”更“知其所以然”。构建多机器人与“人机协作”的训练新范式: 为了实现规模化未来的训练将不再是单个机器人孤军奋战。可以构建多机器人共享经验的训练系统或者设计更高效的人机协同训练流程例如人类只在最关键的节点进行少量指导以及利用Sim-to-Real技术将海量的仿真数据与少量的真实世界数据结合实现高效微调。拥抱约束驱动的策略优化与语言赋能的安全推理: 安全性的未来在于主动预防。研究将更多地关注基于约束的优化在保证不违反安全约束的前提下最大化奖励并利用大型语言模型强大的常识推理能力让机器人能够通过自然语言理解复杂的安全指令。