ReLAM: Learning Anticipation Model for Rewarding Visual Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2509.22402v1 📥 PDF

作者: Nan Tang, Jing-Cheng Pang, Guanlin Li, Chao Qian, Yang Yu

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-09-26

💡 一句话要点

提出ReLAM，通过学习预测模型为视觉机器人操作生成奖励

🎯 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)

关键词: 视觉机器人操作 强化学习 奖励函数设计 预测模型 分层强化学习

📋 核心要点

  1. 视觉机器人操作中，传统强化学习依赖精确的位置信息设计奖励，但在真实场景中，感知限制导致难以获取。
  2. ReLAM通过学习预测模型，从视频演示中提取关键点，自动生成密集且结构化的奖励，引导机器人学习。
  3. 实验表明，ReLAM在复杂操作任务中显著加速学习，并超越了现有方法，展现了其优越的性能。

📝 摘要（中文）

在视觉机器人操作的强化学习中，奖励设计仍然是一个关键瓶颈。在模拟环境中，奖励通常基于与目标位置的距离来设计。然而，由于感觉和感知的限制，这种精确的位置信息在真实世界的视觉环境中通常是不可用的。本研究提出了一种通过图像中提取的关键点来隐式推断空间距离的方法。在此基础上，我们引入了基于预测模型的奖励学习（ReLAM），这是一种新颖的框架，可以从无动作的视频演示中自动生成密集、结构化的奖励。ReLAM首先学习一个预测模型，该模型充当规划器，并在达到最终目标的最佳路径上提出基于关键点的中间子目标，从而创建一个与任务的几何目标直接对齐的结构化学习课程。基于预测的子目标，提供连续的奖励信号，以在具有可证明的次优界限的分层强化学习（HRL）框架下训练低级、目标条件策略。在复杂、长时程操作任务上的大量实验表明，与最先进的方法相比，ReLAM显著加速了学习并实现了卓越的性能。

🔬 方法详解

问题定义：视觉机器人操作中的强化学习，奖励函数的设计是关键难题。传统方法依赖于精确的位置信息，例如与目标点的距离，但在真实视觉场景下，由于传感器噪声和感知误差，难以获得准确的位置信息，导致奖励函数设计困难，影响学习效率和效果。

核心思路：ReLAM的核心在于利用无动作的视频演示学习一个预测模型，该模型能够预测达到目标的关键路径上的中间子目标（关键点）。通过这些子目标，可以构建一个结构化的学习课程，并生成密集的奖励信号，引导机器人逐步学习完成任务。这种方法避免了直接依赖精确的位置信息，而是通过学习预测来隐式地推断空间关系。

技术框架：ReLAM采用分层强化学习（HRL）框架。整体流程包括：1) 从无动作的视频演示中学习一个预测模型，该模型以关键点为基础，预测达到目标的中间子目标；2) 基于预测的子目标，生成连续的奖励信号；3) 利用该奖励信号，训练一个低级别的、目标条件策略。该策略在HRL框架下，以可证明的次优界限进行学习。

关键创新：ReLAM的关键创新在于其预测模型的应用，该模型充当了一个规划器，能够自动生成中间子目标，从而构建了一个结构化的学习课程。与传统的奖励函数设计方法相比，ReLAM无需人工设计复杂的奖励函数，而是通过学习的方式自动生成，更适应复杂的视觉环境。此外，ReLAM利用关键点作为中间表示，降低了对精确位置信息的依赖。

关键设计：预测模型可能采用Transformer或其他序列预测模型，输入是当前状态和目标状态的关键点，输出是中间状态的关键点序列。奖励函数的设计基于当前状态的关键点与预测的子目标关键点之间的距离，距离越近，奖励越高。损失函数包括预测损失（预测关键点的准确性）和强化学习损失（策略的优化）。具体网络结构和参数设置需要根据具体任务进行调整。

📊 实验亮点

ReLAM在复杂、长时程操作任务上进行了广泛的实验，结果表明，与现有最先进的方法相比，ReLAM显著加速了学习过程，并取得了更优越的性能。具体的性能提升幅度和对比基线需要在论文中查找具体的实验数据。

🎯 应用场景

ReLAM适用于各种视觉机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。该方法可以降低机器人学习的难度，提高学习效率，并使机器人能够更好地适应真实世界的复杂环境。未来，ReLAM可以应用于智能制造、家庭服务、医疗辅助等领域，实现更智能、更灵活的机器人应用。

📄 摘要（原文）

Reward design remains a critical bottleneck in visual reinforcement learning (RL) for robotic manipulation. In simulated environments, rewards are conventionally designed based on the distance to a target position. However, such precise positional information is often unavailable in real-world visual settings due to sensory and perceptual limitations. In this study, we propose a method that implicitly infers spatial distances through keypoints extracted from images. Building on this, we introduce Reward Learning with Anticipation Model (ReLAM), a novel framework that automatically generates dense, structured rewards from action-free video demonstrations. ReLAM first learns an anticipation model that serves as a planner and proposes intermediate keypoint-based subgoals on the optimal path to the final goal, creating a structured learning curriculum directly aligned with the task's geometric objectives. Based on the anticipated subgoals, a continuous reward signal is provided to train a low-level, goal-conditioned policy under the hierarchical reinforcement learning (HRL) framework with provable sub-optimality bound. Extensive experiments on complex, long-horizon manipulation tasks show that ReLAM significantly accelerates learning and achieves superior performance compared to state-of-the-art methods.