RLingua: Improving Reinforcement Learning Sample Efficiency in Robotic Manipulations With Large Language Models

📄 arXiv: 2403.06420v2 📥 PDF

作者: Liangliang Chen, Yutian Lei, Shiyu Jin, Ying Zhang, Liangjun Zhang

分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2024-03-11 (更新: 2024-03-19)

💡 一句话要点

提出RLingua以提高机器人操作中的强化学习样本效率

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 机器人操作 样本效率 大型语言模型 TD3 控制器生成 Sim2Real 提示工程

📋 核心要点

  1. 现有的强化学习方法在样本效率上表现不佳，导致训练过程缓慢且资源消耗高。
  2. RLingua框架通过提示工程提取大型语言模型的知识，生成初步的机器人控制器，从而提升样本效率。
  3. 实验结果显示，RLingua在多个机器人任务中显著降低了样本复杂度，并在真实环境中验证了策略的有效性。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）在解决各种任务中展现了其能力，但其样本效率低下的问题一直存在。本文提出了RLingua框架，利用大型语言模型（LLMs）的内部知识来降低机器人操作中的样本复杂度。通过提示工程提取LLMs的先验知识，生成初步的基于规则的机器人控制器，尽管其不完美，但在回滚过程中以递减概率使用该控制器生成动作样本，从而提高样本效率。我们在TD3这一广泛使用的RL基线方法上进行了修改，调整了演员损失以规范化策略学习。RLingua还提供了一种通过RL改进不完美LLM生成的机器人控制器的新方法。实验结果表明，RLingua在panda_gym的四个机器人任务中显著降低了TD3的样本复杂度，并在RLBench的12个稀疏奖励任务中取得了高成功率，且在真实机器人实验中验证了其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决强化学习在机器人操作中样本效率低下的问题，现有方法在训练过程中需要大量样本，导致效率低下和资源浪费。

核心思路：RLingua框架通过利用大型语言模型的先验知识，生成初步的基于规则的机器人控制器，并在训练过程中结合该控制器生成动作样本，从而提高样本效率。

技术框架：RLingua的整体架构包括三个主要模块：首先，通过提示工程提取LLMs的知识；其次，生成初步的机器人控制器；最后，在TD3的基础上调整演员损失，以规范化策略学习。

关键创新：RLingua的核心创新在于将大型语言模型的知识与强化学习相结合，利用LLM生成的控制器来引导样本生成，从而显著提高样本效率，这一方法与传统的强化学习方法有本质区别。

关键设计：在技术细节上，RLingua采用了递减概率策略来使用LLM生成的控制器，并对TD3的演员损失进行了调整，以确保学习过程朝向LLM生成的控制器进行优化。具体的参数设置和损失函数设计在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RLingua在panda_gym的四个机器人任务中显著降低了TD3的样本复杂度，成功率在RLBench的12个稀疏奖励任务中显著提升，且在真实机器人实验中验证了学习策略的有效性，展示了RLingua的强大性能。

🎯 应用场景

RLingua框架在机器人操作领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要高样本效率的任务中，如工业自动化、服务机器人和无人驾驶等。通过提高样本效率，RLingua能够加速机器人学习过程，降低训练成本，提升实际应用的可行性和经济性。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has demonstrated its capability in solving various tasks but is notorious for its low sample efficiency. In this paper, we propose RLingua, a framework that can leverage the internal knowledge of large language models (LLMs) to reduce the sample complexity of RL in robotic manipulations. To this end, we first present a method for extracting the prior knowledge of LLMs by prompt engineering so that a preliminary rule-based robot controller for a specific task can be generated in a user-friendly manner. Despite being imperfect, the LLM-generated robot controller is utilized to produce action samples during rollouts with a decaying probability, thereby improving RL's sample efficiency. We employ TD3, the widely-used RL baseline method, and modify the actor loss to regularize the policy learning towards the LLM-generated controller. RLingua also provides a novel method of improving the imperfect LLM-generated robot controllers by RL. We demonstrate that RLingua can significantly reduce the sample complexity of TD3 in four robot tasks of panda_gym and achieve high success rates in 12 sampled sparsely rewarded robot tasks in RLBench, where the standard TD3 fails. Additionally, We validated RLingua's effectiveness in real-world robot experiments through Sim2Real, demonstrating that the learned policies are effectively transferable to real robot tasks. Further details about our work are available at our project website https://rlingua.github.io.