LAGEA: Language Guided Embodied Agents for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2509.23155v1 📥 PDF

作者: Abdul Monaf Chowdhury, Akm Moshiur Rahman Mazumder, Rabeya Akter, Safaeid Hossain Arib

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-27

💡 一句话要点

LAGEA：一种基于语言引导的具身智能体用于机器人操作

🎯 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: 机器人操作 具身智能体 强化学习 视觉语言模型 语言引导 错误纠正 Meta-World 奖励塑造

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法缺乏从自身错误中学习的有效机制，阻碍了其性能提升。
  2. LAGEA框架利用视觉语言模型生成反馈，并将其转化为强化学习的指导信号，帮助智能体纠正错误。
  3. 实验表明，LAGEA在Meta-World MT10基准测试中显著提升了成功率，并加快了收敛速度。

📝 摘要（中文）

机器人操作受益于描述目标的基础模型，但目前的智能体仍然缺乏从自身错误中学习的有效方法。本文探讨了自然语言是否可以作为反馈，一种错误推理信号，帮助具身智能体诊断错误并纠正方向。我们提出了LAGEA（Language Guided Embodied Agents），一个将来自视觉语言模型（VLM）的情景化、模式约束的反馈转化为强化学习的时间对齐指导的框架。LAGEA用简洁的语言总结每次尝试，定位轨迹中的关键时刻，在共享表示中将反馈与视觉状态对齐，并将目标进度和反馈一致性转化为有界的、逐步的塑造奖励，其影响由自适应的、感知失败的系数调节。这种设计在探索需要指导时，尽早产生密集的信号，并在能力增长时优雅地消退。在Meta-World MT10具身操作基准测试中，LAGEA在随机目标上的平均成功率比最先进（SOTA）方法提高了9.0%，在固定目标上提高了5.3%，同时收敛速度更快。这些结果支持了我们的假设：当语言被结构化并与时间对齐时，它是一种有效的机制，可以教导机器人自我反思错误并做出更好的选择。代码即将发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中智能体难以从自身错误中学习的问题。现有方法通常依赖于稀疏的奖励信号或人工设计的启发式规则，难以有效地指导智能体进行探索和学习。这导致了训练效率低下，泛化能力不足等问题。

核心思路：论文的核心思路是利用自然语言作为反馈信号，引导智能体进行错误分析和行为纠正。通过视觉语言模型（VLM）对智能体的行为进行评价，生成简洁的语言描述，并将其转化为强化学习的指导信号。这种方法能够提供更丰富、更具解释性的反馈信息，从而帮助智能体更好地理解自身的错误并改进策略。

技术框架：LAGEA框架包含以下主要模块：1) 视觉语言模型（VLM）：用于对智能体的行为进行评价，生成语言描述。2) 时间对齐模块：用于将语言反馈与智能体的视觉状态进行对齐，确定轨迹中的关键时刻。3) 奖励塑造模块：用于将语言反馈转化为强化学习的塑造奖励，引导智能体进行学习。4) 自适应系数模块：用于根据智能体的学习进度，动态调整塑造奖励的影响。

关键创新：LAGEA的关键创新在于将视觉语言模型生成的语言反馈与强化学习相结合，提出了一种新的机器人操作学习框架。与传统的基于稀疏奖励或人工规则的方法相比，LAGEA能够提供更丰富、更具解释性的反馈信息，从而提高学习效率和泛化能力。此外，LAGEA还引入了自适应系数模块，能够根据智能体的学习进度动态调整塑造奖励的影响，进一步优化学习过程。

关键设计：LAGEA使用预训练的视觉语言模型（如CLIP）来生成语言反馈。时间对齐模块使用动态时间规整（DTW）算法将语言反馈与视觉状态进行对齐。奖励塑造模块将目标进度和反馈一致性转化为有界的、逐步的塑造奖励。自适应系数模块使用sigmoid函数来调节塑造奖励的影响，使其在探索初期发挥更大的作用，并在能力增长时逐渐减小。

📊 实验亮点

LAGEA在Meta-World MT10具身操作基准测试中取得了显著的性能提升。在随机目标上，LAGEA的平均成功率比最先进方法提高了9.0%；在固定目标上，LAGEA的平均成功率比最先进方法提高了5.3%。此外，LAGEA还表现出更快的收敛速度，表明其具有更高的学习效率。

🎯 应用场景

LAGEA框架具有广泛的应用前景，可应用于各种机器人操作任务，如物体抓取、装配、导航等。该研究成果有助于提高机器人的自主性和智能化水平，使其能够更好地适应复杂多变的环境，并在工业自动化、医疗康复、家庭服务等领域发挥更大的作用。未来，该方法还可以扩展到其他类型的具身智能体，如无人机、自动驾驶汽车等。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulation benefits from foundation models that describe goals, but today's agents still lack a principled way to learn from their own mistakes. We ask whether natural language can serve as feedback, an error reasoning signal that helps embodied agents diagnose what went wrong and correct course. We introduce LAGEA (Language Guided Embodied Agents), a framework that turns episodic, schema-constrained reflections from a vision language model (VLM) into temporally grounded guidance for reinforcement learning. LAGEA summarizes each attempt in concise language, localizes the decisive moments in the trajectory, aligns feedback with visual state in a shared representation, and converts goal progress and feedback agreement into bounded, step-wise shaping rewardswhose influence is modulated by an adaptive, failure-aware coefficient. This design yields dense signals early when exploration needs direction and gracefully recedes as competence grows. On the Meta-World MT10 embodied manipulation benchmark, LAGEA improves average success over the state-of-the-art (SOTA) methods by 9.0% on random goals and 5.3% on fixed goals, while converging faster. These results support our hypothesis: language, when structured and grounded in time, is an effective mechanism for teaching robots to self-reflect on mistakes and make better choices. Code will be released soon.