Towards Autonomous Reinforcement Learning for Real-World Robotic Manipulation with Large Language Models
作者: Niccolò Turcato, Matteo Iovino, Aris Synodinos, Alberto Dalla Libera, Ruggero Carli, Pietro Falco
发布时间: 2025-03-10
来源: arxiv
研究方向: 机器人技术，强化学习，自然语言处理
主要内容
本文提出了一种名为ARCHIE的自动强化学习流程，用于训练机器人进行复杂操作。该流程利用GPT-4从自然语言任务描述中直接生成奖励函数，用于在模拟环境中训练强化学习代理。这种方法减少了人工干预，并提高了训练效率。
主要贡献
1. 提出了一种新的自动强化学习流程，利用GPT-4生成奖励函数，从而减少人工干预。
2. 通过自然语言描述直接生成奖励函数，简化了任务定义过程。
3. 引入了一种新的奖励函数形式化方法，以提高学习效率和稳定性。
4. 在模拟环境和真实机器人上进行了实验，验证了该方法的有效性。
研究方法
1. 使用GPT-4从自然语言描述中生成奖励函数。
2. 使用强化学习算法在模拟环境中训练代理。
3. 引入了新的奖励函数形式化方法，包括形状奖励和终端奖励。
4. 使用SAC算法进行并行训练，以提高学习效率。
实验结果
实验结果表明，使用ARCHIE训练的代理在模拟环境和真实机器人上均表现出良好的性能。与传统的奖励函数设计方法相比，ARCHIE能够更快地训练出高效的策略，并减少对人工干预的需求。
未来工作
未来可以进一步探索以下方向：将ARCHIE扩展到更复杂的机器人任务，如多机器人协作；将奖励函数的生成和优化过程与人类偏好和现实世界反馈相结合；探索更先进的强化学习算法，以提高学习效率和性能。