Task-Oriented Grasping Using Reinforcement Learning with a Contextual Reward Machine

📄 arXiv: 2512.10235v1 📥 PDF

作者: Hui Li, Akhlak Uz Zaman, Fujian Yan, Hongsheng He

分类: cs.RO

发布日期: 2025-12-11

💡 一句话要点

提出基于上下文奖励机制的强化学习框架以解决任务导向抓取问题

🎯 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: 强化学习 上下文奖励机制 任务导向抓取 机器人技术 学习效率 状态抽象 过渡奖励

📋 核心要点

  1. 现有的抓取方法在处理复杂任务时常常面临任务复杂性高、学习效率低的问题。
  2. 本文提出的框架通过上下文奖励机制将抓取任务分解为多个子任务，从而简化学习过程并提高效率。
  3. 实验结果表明，该方法在模拟环境中成功率达到95%，在真实机器人上成功率为83.3%，显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种结合上下文奖励机制的强化学习框架，用于任务导向的抓取。上下文奖励机制通过将抓取任务分解为可管理的子任务，降低了任务复杂性。每个子任务都与特定阶段的上下文相关联，包括奖励函数、动作空间和状态抽象函数。这种上下文信息能够有效指导阶段内的学习，提高学习效率，减少状态-动作空间，并在明确的边界内引导探索。此外，引入了过渡奖励以鼓励或惩罚阶段间的过渡，从而引导模型朝向理想的阶段序列，加速收敛。与近端策略优化算法结合后，该方法在1000个模拟抓取任务中实现了95%的成功率，超越了现有最先进的方法，并在真实机器人上实现了83.3%的成功率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决任务导向抓取中的复杂性问题，现有方法在处理多样化任务时常常效率低下，难以快速收敛。

核心思路：通过引入上下文奖励机制，将复杂的抓取任务分解为多个阶段性子任务，利用阶段特定的上下文信息来指导学习和探索。

技术框架：整体框架包括任务分解、上下文奖励机制、状态抽象、动作空间定义及过渡奖励设计。每个子任务在特定阶段内进行学习，过渡奖励则引导阶段间的有效转换。

关键创新：最重要的创新在于上下文奖励机制的引入，它通过阶段性分解和明确的奖励设计，显著提高了学习效率和成功率。与现有方法相比，该机制提供了更清晰的学习目标和探索边界。

关键设计：在参数设置上，奖励函数和状态抽象函数经过精心设计，以确保在每个阶段内的有效学习。同时，结合近端策略优化算法，优化了策略更新过程，提升了整体性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的方法在1000个模拟抓取任务中取得了95%的成功率，超越了现有最先进的方法，且在真实机器人上实现了83.3%的成功率，展现出卓越的学习速度和数据效率。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、自动化生产线、智能家居等。通过提高机器人在复杂环境中的抓取能力，能够显著提升自动化系统的效率和灵活性，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

This paper presents a reinforcement learning framework that incorporates a Contextual Reward Machine for task-oriented grasping. The Contextual Reward Machine reduces task complexity by decomposing grasping tasks into manageable sub-tasks. Each sub-task is associated with a stage-specific context, including a reward function, an action space, and a state abstraction function. This contextual information enables efficient intra-stage guidance and improves learning efficiency by reducing the state-action space and guiding exploration within clearly defined boundaries. In addition, transition rewards are introduced to encourage or penalize transitions between stages which guides the model toward desirable stage sequences and further accelerates convergence. When integrated with the Proximal Policy Optimization algorithm, the proposed method achieved a 95% success rate across 1,000 simulated grasping tasks encompassing diverse objects, affordances, and grasp topologies. It outperformed the state-of-the-art methods in both learning speed and success rate. The approach was transferred to a real robot, where it achieved a success rate of 83.3% in 60 grasping tasks over six affordances. These experimental results demonstrate superior accuracy, data efficiency, and learning efficiency. They underscore the model's potential to advance task-oriented grasping in both simulated and real-world settings.