One Demonstration Is Enough for Real-World Robotic Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2607.01651 📥 PDF

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: 2026-07-05

💡 一句话要点

提出AutoSERL框架以解决机器人强化学习中的数据收集难题

🎯 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 机器人控制 示范学习 自动化干预 故障恢复 鲁棒性 操作任务

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人强化学习中需要大量示范或持续的人为干预，导致数据收集成本高且效率低下。
  2. 本文提出的AutoSERL框架通过单一示范实现了干预过程的完全自动化，包含滑动窗口干预、故障恢复和干预终止机制。
  3. 实验结果显示，AutoSERL在六个操作任务中表现优异，成功率达到100%，并在鲁棒性上显著优于多个基线方法。

📝 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。以往的研究虽然将示范融入强化学习，但现有方法通常需要大量示范或持续的人为干预。为了解决这些问题，本文提出了AutoSERL框架，利用单一示范完全自动化干预过程。该框架包含三种互补机制：滑动窗口干预机制、故障恢复机制和干预终止标准。我们在六个接触密集的操作任务上评估了AutoSERL，结果表明其在所有任务中均优于使用20个示范初始化的SERL、行为克隆和一体化学习基线MILES，并在插入任务上实现100%的成功率，显示出对位置变化的更强鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在物理机器人上进行强化学习时，数据收集成本高和奖励规范困难的问题。现有方法通常依赖于大量示范或持续的人为干预，限制了其应用的灵活性和效率。

核心思路：AutoSERL框架的核心思路是通过单一示范实现干预过程的自动化，减少对人类干预的依赖。通过设计滑动窗口干预机制、故障恢复机制和干预终止标准，确保机器人能够在复杂环境中有效学习。

技术框架：AutoSERL框架包括三个主要模块：滑动窗口干预机制用于引导探索，故障恢复机制用于检测和纠正故障状态，干预终止标准用于在策略能够独立完成任务时自动禁用干预。

关键创新：最重要的创新点在于通过单一示范实现了完全的干预自动化，显著提高了学习效率和任务成功率。这一设计与现有方法的根本区别在于减少了对大量示范和人类干预的依赖。

关键设计：在关键设计方面，滑动窗口干预机制通过动态调整探索策略，故障恢复机制利用预定义的轨迹恢复点进行状态纠正，干预终止标准则基于策略的独立完成能力进行评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AutoSERL在六个接触密集的操作任务中均优于使用20个示范初始化的SERL、行为克隆和一体化学习基线MILES，成功率在插入任务上达到100%。此外，AutoSERL在位置变化的鲁棒性方面也表现出显著提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和自动化生产线等。通过降低对示范数量的依赖，AutoSERL能够加速机器人在复杂环境中的学习过程，提升其在实际应用中的灵活性和适应性，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:this https URL.