One Demonstration Is Enough for Real-World Robotic Reinforcement Learning
作者: Yuwan Liu, Hongze Yu, Song Liu, Yuhan Wang, Junge Zhang, Yaodong Yang, Yuanpei Chen, Ceyao Zhang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-02
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出AutoSERL框架以解决机器人强化学习中的干预问题
🎯 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: 机器人强化学习 单一示范 自动干预 安全恢复 滑动窗口机制 鲁棒性提升 任务成功率
📋 核心要点
- 现有机器人强化学习方法需大量示范或持续人类干预，限制了其在真实环境中的应用。
- 本文提出的AutoSERL框架通过单一示范实现全自动干预，包含滑动窗口干预、安全恢复和干预终止机制。
- 实验结果显示，AutoSERL在多个任务中超越了20个示范的SERL、行为克隆和MILES，成功率达到100%。
📝 摘要（中文）
在物理硬件上学习有效的机器人控制策略面临数据收集成本高和奖励规范困难等挑战。现有方法需大量示范或持续人类干预。为此，本文提出AutoSERL框架，利用单一示范自动化干预过程。该框架包含滑动窗口干预机制、安全恢复机制和干预终止标准，能够有效指导探索、检测并纠正失败状态，并在策略能够独立完成任务后自动停止干预。实验表明，AutoSERL在六个接触密集的操作任务中表现优异，成功率达到100%，且在位置变化的鲁棒性上有所提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在真实环境中进行机器人强化学习时，数据收集成本高和奖励规范困难的问题。现有方法往往需要大量示范或持续的人类干预，导致训练效率低下。
核心思路：AutoSERL框架的核心思想是利用单一示范来自动化干预过程，通过设计滑动窗口干预机制、安全恢复机制和干预终止标准来提升学习效率和安全性。
技术框架：AutoSERL的整体架构包括三个主要模块：滑动窗口干预机制用于引导探索，安全恢复机制用于检测和纠正失败状态，干预终止标准用于在策略能够独立完成任务后自动停止干预。
关键创新：AutoSERL的最大创新在于其能够在仅依赖单一示范的情况下，实现全自动的干预过程，显著提高了学习效率和安全性，与传统方法相比，减少了对人类干预的依赖。
关键设计：在设计中，滑动窗口干预机制通过动态调整探索策略来避免局部最优和不安全的偏差；安全恢复机制则通过预定义的轨迹恢复点来纠正失败状态，确保任务的成功执行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，AutoSERL在六个接触密集的操作任务中表现优异，成功率在插入任务上达到100%。与20个示范的SERL、行为克隆和MILES相比，AutoSERL在所有任务中均表现出更高的鲁棒性和效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自主移动机器人等，能够显著降低训练成本，提高机器人在复杂环境中的自主学习能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Learning effective robot control policies on physical hardware is challenging due to costly data collection and the difficulty of reward specification. Prior work has incorporated demonstrations into reinforcement learning (RL), yet existing approaches either require large numbers of demonstrations or depend on continuous human intervention during training. To address these limitations, we present AutoSERL, a framework that leverages a single demonstration to fully automate the intervention process in real-world robot RL. The framework includes three complementary mechanisms to accomplish certain tasks: a sliding window intervention mechanism that continuously guides exploration to prevent local optima and unsafe deviations, a safety recovery mechanism that detects and corrects failure states via predefined trajectory recovery points, and an intervention termination criterion that automatically disables guidance once the policy can independently complete the task, preserving its exploration advantage. We evaluate AutoSERL on six contact-intensive manipulation tasks across two robot platforms, spanning insertion, hanging, and hinge-based tasks. AutoSERL consistently outperforms SERL initialized with 20 demonstrations, behavior cloning, and MILES -- a dedicated one-shot imitation learning baseline -- across all tasks while matching HIL-SERL, achieves 100% success rate on insertion tasks, and demonstrates improved robustness to positional variations, all from a single demonstration. Code and videos are available on our project website: https://autoserl.github.io/.