MAPL: Multi-Objective Preference Learning for Robot Locomotion

📄 arXiv: 2606.25398v1 📥 PDF

作者: Xiyue Chen, Muhan Lin, Shuyang Shi, Joseph Campbell

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-24

💡 一句话要点

提出MAPL框架以解决机器人运动中的奖励设计问题

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

关键词: 机器人运动 奖励设计 偏好学习 多目标优化 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的奖励设计方法依赖于手动调整的任务特定奖励函数，导致灵活性不足和工程成本高。
  2. MAPL框架通过自然语言目标学习运动奖励，利用大型语言模型独立比较轨迹，捕捉多目标偏好。
  3. 在四足动物运动环境中，MAPL的性能与专家设计的奖励相当或更优，展示了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

奖励设计仍然是强化学习在机器人运动中的主要瓶颈，成功的策略往往依赖于精心调整的任务特定奖励函数。基于偏好的强化学习提供了一种替代方案，但现有的基于大型语言模型（LLM）的方法通常只要求对行为进行单一的整体判断，难以捕捉高质量运动背后的多个竞争目标。本文提出了多目标AI引导偏好学习（MAPL）框架，该框架从高层次的自然语言目标中学习运动奖励，而不是手动设计奖励方程。MAPL促使大型语言模型独立比较轨迹，沿着语义上有意义的标准使用通用语言描述，这些描述与地形无关且需要较少的领域专业知识。这些目标导向的偏好用于训练多头偏好评分模型，其输出被聚合形成用于策略优化的标量奖励。在四个四足动物运动环境中，MAPL仅使用LLM生成的偏好训练策略，取得了与专家设计的奖励相当或更好的性能，同时消除了任务特定的奖励工程。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人运动中的奖励设计问题，现有方法往往依赖于手动调整的任务特定奖励函数，导致灵活性不足和工程成本高。

核心思路：MAPL框架通过高层次的自然语言目标来学习运动奖励，利用大型语言模型独立比较轨迹，能够捕捉多目标偏好，避免了手动设计奖励的复杂性。

技术框架：MAPL的整体架构包括三个主要模块：首先，使用大型语言模型生成与运动相关的自然语言描述；其次，模型独立比较不同轨迹，提取目标导向的偏好；最后，训练多头偏好评分模型，将这些偏好聚合为标量奖励用于策略优化。

关键创新：MAPL的主要创新在于通过自然语言描述捕捉多目标偏好，区别于传统方法的单一判断方式，显著提高了奖励设计的灵活性和适应性。

关键设计：在模型设计中，使用了多头结构来处理不同的偏好标准，损失函数则基于偏好评分的准确性进行优化，确保模型能够有效学习并生成高质量的奖励信号。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在四个四足动物运动环境中的实验结果表明，MAPL框架仅使用LLM生成的偏好训练策略，其性能与专家设计的奖励相当或更优，展示了在奖励设计上的显著提升，减少了任务特定工程的需求。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、无人驾驶车辆和智能制造等场景，能够显著降低任务特定奖励设计的复杂性，提高机器人在复杂环境中的适应能力和灵活性。未来，MAPL框架有望推动更多基于偏好的学习方法在实际应用中的落地。

📄 摘要（原文）

Reward design remains a major bottleneck in reinforcement learning for robot locomotion, where successful policies often depend on carefully tuned, task-specific reward functions. Preference-based reinforcement learning offers an alternative, but existing LLM-based methods typically ask for a single overall judgment between behaviors, making it difficult to capture the multiple competing objectives that underlie high-quality locomotion. We present Multi-Objective AI-Informed Preference Learning (MAPL), a framework that learns locomotion rewards from high-level natural language objectives rather than manually engineered reward equations. MAPL prompts a large language model to compare trajectories independently along semantically meaningful criteria, using generic language descriptions that are terrain-invariant and require little domain expertise. These objective-wise preferences are used to train a multi-head preference scoring model, whose outputs are aggregated to form a scalar reward for policy optimization. Across four quadruped locomotion environments, MAPL trains policies using only LLM-generated preferences and achieves performance comparable to or better than expert-designed rewards, while eliminating task-specific reward engineering.