Freeform Preference Learning for Robotic Manipulation
作者: Marcel Torne, Anubha Mahajan, Abhijnya Bhat, Chelsea Finn
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-06-30
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出自由形式偏好学习以解决机器人操作中的奖励设计问题
🎯 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: 机器人操作 偏好学习 奖励设计 自然语言处理 策略优化
📋 核心要点
- 现有的奖励设计方法在长时间操作任务中面临稀疏信号和模糊偏好的挑战，导致策略改进效果不佳。
- 自由形式偏好学习（FPL）通过允许用户定义自然语言偏好轴，提供更丰富的偏好信息，从而改善机器人策略学习。
- 在多个真实和模拟的长时间操作任务中，FPL相比传统方法提升了38个百分点，展现了更好的性能和灵活性。
📝 摘要（中文）
奖励设计仍然是自主机器人策略改进的核心瓶颈，特别是在长时间操作任务中，稀疏的成功标签提供的信号过少，而二元偏好将许多竞争的质量概念压缩为一个模糊的信号。我们提出了自由形式偏好学习（FPL），一种从自由形式人类偏好中学习机器人策略的方法。FPL允许标注者定义自然语言偏好轴，例如速度、安全性、放置质量或小心程度，并在每个轴上提供成对偏好。这些注释用于学习一个语言条件的奖励模型，该模型将轨迹和偏好标签映射到特定轴的奖励。我们使用该模型训练一个奖励条件的策略，在多个由人类指定的维度上进行优化。在四个真实世界和两个模拟的长时间操作任务中，FPL比稀疏奖励和二元偏好方法提高了38个百分点。除了性能提升，FPL还学习到密集的进展信号，无需显式的子任务分割，展现出数据中不存在的行为组合性，并允许用户在测试时引导策略朝不同行为发展而无需重新训练。
🔬 方法详解
问题定义：论文要解决的问题是如何有效地设计奖励信号以提升机器人在长时间操作任务中的表现。现有方法依赖于稀疏的成功标签和二元偏好，导致信号不足和模糊性。
核心思路：FPL的核心思路是通过自然语言定义偏好轴，使得用户能够提供更细致的成对偏好，从而学习到更丰富的奖励信号。这种方法能够捕捉到多维度的质量标准，超越简单的二元选择。
技术框架：FPL的整体架构包括三个主要模块：自然语言偏好定义模块、奖励模型学习模块和策略训练模块。用户首先定义偏好轴，然后系统根据这些偏好学习奖励模型，最后使用该模型训练策略。
关键创新：FPL的最大创新在于允许用户以自然语言形式定义偏好轴，这种灵活性使得机器人能够在多维度上优化其行为，显著提升了策略的表现和适应性。
关键设计：在技术细节上，FPL使用了语言条件的奖励模型，该模型通过成对偏好学习来生成轴特定的奖励。此外，模型设计中考虑了用户输入的多样性，以确保能够捕捉到复杂的行为模式。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
FPL在四个真实和两个模拟的长时间操作任务中表现出色，相比于稀疏奖励和二元偏好方法，性能提升达38个百分点。这一结果表明，FPL在复杂任务中的有效性和灵活性，能够显著改善机器人策略的学习效果。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括服务机器人、工业自动化和人机协作等场景。通过更灵活的偏好学习，机器人能够更好地适应用户需求，提高操作效率和安全性，未来可能在智能家居和医疗辅助等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Reward design remains a central bottleneck for autonomous robot policy improvement, especially in long-horizon manipulation tasks where sparse success labels provide too little signal and binary preferences collapse many competing notions of quality into one ambiguous signal. We introduce Freeform Preference Learning (FPL), a method for learning robot policies from freeform human preferences. Rather than asking annotators which of two trajectories is better overall, FPL lets them define natural-language preference axes, such as speed, safety, quality of placement, or carefulness, and provide pairwise preferences along each axis. These annotations are used to learn a language-conditioned reward model that maps a trajectory and preference label to an axis-specific reward. We use this model to train a reward-conditioned policy that optimizes across the multiple human-specified dimensions. Across four real-world and two simulated long-horizon manipulation tasks, FPL improves over sparse-reward and binary-preference methods by 38 percentage points. Beyond improved performance, FPL learns dense progress signals without explicit subtask segmentation, shows compositionality of behavior not present in the data, and allows users to steer the policy towards different behaviors at test time without retraining. Blog post with videos available at https://freeform-pl.github.io/fpl.website/