Prior Reinforce: Mastering Agile Tasks with Limited Trials

📄 arXiv: 2505.21916v2 📥 PDF

作者: Yihang Hu, Pingyue Sheng, Yuyang Liu, Shengjie Wang, Yang Gao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-28 (更新: 2025-09-27)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Prior Reinforce以解决动态任务中的高精度问题

🎯 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: 具身机器人 动态任务 模仿学习 反馈优化 高精度操作 运动模式学习 人类学习启发

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理高精度动态任务时，往往需要大量的数据和复杂的设计，导致效率低下。
  2. Prior Reinforce通过模仿少量示范并基于反馈迭代优化，简化了动态任务的学习过程。
  3. 实验结果显示，Prior Reinforce能够在真实环境中以人类水平的精度完成多种任务，显著减少尝试次数。

📝 摘要（中文）

现今的具身机器人能够处理许多现实世界的操作任务，但在涉及动态过程的高精度任务（如投篮）时，仍面临巨大挑战。现有方法往往需要大量的数据收集和复杂的奖励设计。受人类学习过程的启发，本文提出了Prior Reinforce（P.R.），一种简单且可扩展的方法，能够从少量示范中学习运动模式，并通过少量试验反馈迭代优化，最终实现特定目标。实验表明，Prior Reinforce能够在真实环境中以人类水平的精度和效率完成多种目标导向的动态任务，如在少于10次尝试内成功投篮。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决具身机器人在高精度动态任务（如投篮）中的学习效率低下问题。现有方法通常依赖于大量数据和复杂的奖励设计，导致在动态环境中的应用受限。

核心思路：Prior Reinforce的核心思想是模仿人类学习过程，通过少量示范学习运动模式，并在真实试验中基于反馈进行迭代优化。这种方法使得机器人能够在较少的尝试中达到高精度目标。

技术框架：Prior Reinforce的整体架构包括两个主要阶段：第一阶段是从少量示范中学习运动模式，第二阶段是通过真实试验反馈迭代优化生成的运动。每个阶段都强调了反馈的重要性，以提高学习效率。

关键创新：Prior Reinforce的创新在于结合了模仿学习与反馈优化的策略，使得机器人能够在动态任务中快速适应并达到目标。这与传统方法的依赖大量数据和复杂设计形成鲜明对比。

关键设计：在实现过程中，Prior Reinforce采用了简单的运动模式学习算法，并设计了有效的反馈机制，以确保机器人能够在每次试验中不断调整和优化其运动策略。

📊 实验亮点

实验结果显示，Prior Reinforce能够在少于10次尝试内成功完成投篮任务，达到了人类水平的精度。这一成果与传统方法相比，显著减少了试验次数，提升了学习效率，展示了其在动态任务中的优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括体育训练、服务机器人、救援任务等需要高精度动态操作的场景。通过提高机器人在复杂环境中的学习效率，Prior Reinforce有望在实际应用中显著提升机器人的操作能力和适应性，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Embodied robots nowadays can already handle many real-world manipulation tasks. However, certain other real-world tasks involving dynamic processes (e.g., shooting a basketball into a hoop) are highly agile and impose high precision requirements on the outcomes, presenting additional challenges for methods primarily designed for quasi-static manipulations. This leads to increased efforts in costly data collection, laborious reward design, or complex motion planning. Such tasks, however, are far less challenging for humans. Say a novice basketball player typically needs only about 10 attempts to make their first successful shot, by roughly imitating some motion priors and then iteratively adjusting their motion based on the past outcomes. Inspired by this human learning paradigm, we propose Prior Reinforce(P.R.), a simple and scalable approach which first learns a motion pattern from very few demonstrations, then iteratively refines its generated motions based on feedback of a few real-world trials, until reaching a specific goal. Experiments demonstrated that Prior Reinforce can learn and accomplish a wide range of goal-conditioned agile dynamic tasks with human-level precision and efficiency directly in real-world, such as throwing a basketball into the hoop in fewer than 10 trials. Project website:https://adap-robotics.github.io/.