RL-100: Performant Robotic Manipulation with Real-World Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2510.14830v3 📥 PDF

作者: Kun Lei, Huanyu Li, Dongjie Yu, Zhenyu Wei, Lingxiao Guo, Zhennan Jiang, Ziyu Wang, Shiyu Liang, Huazhe Xu

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-16 (更新: 2025-11-19)

备注: https://lei-kun.github.io/RL-100/

💡 一句话要点

RL-100：基于真实世界强化学习的高性能机器人操作框架

🎯 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: 机器人操作 强化学习 模仿学习 扩散模型 视觉运动策略 真实世界部署 Consistency Distillation

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作方法在真实场景中难以达到人类操作员的可靠性和效率。
  2. RL-100框架结合模仿学习与强化学习，利用扩散模型生成策略，实现稳定改进。
  3. 实验表明，RL-100在多个任务中达到100%成功率，且具备良好的泛化性和鲁棒性。

📝 摘要（中文）

RL-100是一个真实世界强化学习框架，旨在实现可靠、高效和鲁棒的机器人操作，达到甚至超越熟练操作员的水平。该框架基于扩散模型的视觉运动策略，统一了模仿学习和强化学习，在去噪过程中应用PPO风格的目标函数，从而在离线和在线阶段实现保守且稳定的策略改进。为了满足部署延迟约束，采用轻量级的consistency distillation程序，将多步扩散压缩为单步控制器，实现高频控制。该框架与任务、机器人形态和表征无关，支持单动作输出和动作分块控制。在七个不同的真实机器人操作任务上进行了评估，包括动态推、敏捷保龄球、倒水、叠布、拧螺丝和多阶段榨汁。RL-100在所有评估试验中均达到100%的成功率，在一次任务中连续250次试验均成功，并且在完成时间上与专家遥操作员相当或超过。在未重新训练的情况下，单个策略在环境和动力学变化下实现了约90%的零样本成功率，在少量样本情况下适应了显著的任务变化（86.7%），并且对人为扰动保持鲁棒性（约95%）。在公共购物中心部署中，榨汁机器人连续为随机顾客服务约七个小时而没有出现故障。这些结果表明，实现可部署机器人学习的实用路径是：从人类先验知识开始，将训练目标与人类指标对齐，并可靠地将性能扩展到人类演示之外。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作方法在真实世界环境中，尤其是在家庭和工厂等复杂场景中，难以达到人类操作员的可靠性、效率和鲁棒性。现有的强化学习方法通常需要大量的训练数据，并且在真实世界中部署时容易受到环境变化和扰动的影响。此外，部署延迟也是一个关键问题，许多算法无法满足实时控制的需求。

核心思路：RL-100的核心思路是将模仿学习和强化学习统一在一个框架下，利用人类的先验知识来指导策略学习，并通过强化学习来进一步优化策略，使其超越人类演示的水平。通过基于扩散模型的视觉运动策略，可以有效地学习复杂的动作序列，并且通过consistency distillation，可以将多步扩散模型压缩为单步控制器，从而满足部署延迟的要求。

技术框架：RL-100框架包含以下几个主要模块：1) 数据收集模块：收集人类操作员的演示数据，用于模仿学习。2) 策略学习模块：使用基于扩散模型的视觉运动策略，结合模仿学习和强化学习的目标函数进行训练。3) 策略优化模块：使用PPO风格的算法在去噪过程中进行策略优化，保证策略的稳定改进。4) 策略压缩模块：使用consistency distillation将多步扩散模型压缩为单步控制器，降低部署延迟。5) 部署模块：将训练好的策略部署到真实机器人上，进行实际操作。

关键创新：RL-100的关键创新在于将模仿学习和强化学习统一在一个框架下，并使用基于扩散模型的视觉运动策略。这种方法可以有效地利用人类的先验知识，并克服了传统强化学习方法需要大量训练数据的问题。此外，consistency distillation的使用使得RL-100可以在满足部署延迟要求的同时，保持较高的性能。

关键设计：RL-100的关键设计包括：1) 使用扩散模型来生成动作序列，可以有效地学习复杂的动作。2) 将模仿学习和强化学习的目标函数结合在一起，可以利用人类的先验知识，并进一步优化策略。3) 使用PPO风格的算法在去噪过程中进行策略优化，保证策略的稳定改进。4) 使用consistency distillation将多步扩散模型压缩为单步控制器，降低部署延迟。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

RL-100在七个不同的真实机器人操作任务上进行了评估，所有评估试验均达到100%的成功率。在一次任务中，连续250次试验均成功。在未重新训练的情况下，单个策略在环境和动力学变化下实现了约90%的零样本成功率，在少量样本情况下适应了显著的任务变化（86.7%），并且对人为扰动保持鲁棒性（约95%）。在公共购物中心部署中，榨汁机器人连续为随机顾客服务约七个小时而没有出现故障。

🎯 应用场景

RL-100具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要高可靠性、高效率和高鲁棒性的机器人操作任务中，例如：智能制造、家庭服务、医疗辅助等。该研究的实际价值在于提供了一种可部署的机器人学习方法，可以显著降低机器人部署的成本和难度。未来，RL-100有望推动机器人技术在更多领域的应用，并为人类创造更大的价值。

📄 摘要（原文）

Real-world robotic manipulation in homes and factories demands reliability, efficiency, and robustness that approach or surpass the performance of skilled human operators. We present RL-100, a real-world reinforcement learning framework built on diffusion-based visuomotor policies. RL-100 unifies imitation and reinforcement learning under a single PPO-style objective applied within the denoising process, yielding conservative and stable policy improvements across both offline and online stages. To meet deployment latency constraints, we employ a lightweight consistency distillation procedure that compresses multi-step diffusion into a one-step controller for high-frequency control. The framework is task-, embodiment-, and representation-agnostic, and supports both single-action outputs and action-chunking control. We evaluate RL-100 on seven diverse real-robot manipulation tasks, ranging from dynamic pushing and agile bowling to pouring, cloth folding, unscrewing, and multi-stage juicing. RL-100 attains 100% success across evaluated trials, achieving 900 out of 900 successful episodes, including up to 250 out of 250 consecutive trials on one task, and matches or surpasses expert teleoperators in time-to-completion. Without retraining, a single policy attains approximately 90% zero-shot success under environmental and dynamics shifts, adapts in a few-shot regime to significant task variations (86.7%), and remains robust to aggressive human perturbations (about 95%). In a public shopping-mall deployment, the juicing robot served random customers continuously for roughly seven hours without failure. Together, these results suggest a practical path toward deployment-ready robot learning: start from human priors, align training objectives with human-grounded metrics, and reliably extend performance beyond human demonstrations.