Jun, 2023

机器技能综合的语言到奖励转换

PDF
TL;DR本文提出了一种新颖的方法，即通过利用大型语言模型 (LLMs) 定义奖励参数，从而优化和实现各种机器人任务，并结合实时优化器 MuJoCo MPC，使用户可以交互地创造行为并快速获得结果反馈。作者在一个模拟仿真机器人四足动物和一种机械手进行了 17 个任务的评价，证明了这种方法成功解决了 90% 的任务，并在真实机器人手臂上验证了方法的有效性，包括非握持推动等复杂操作技能。
large language modelsroboticsreward functionsinteractive behaviormanipulation skills
发现论文，激发创造
  • 自我完善的大型语言模型作为机器人深度强化学习的自动奖励函数设计者

    我们提出了一个带有自我完善机制的新型大语言模型框架，用于自动化奖励函数设计。通过在多个连续机器人控制任务上的实验，结果表明我们的大语言模型设计的奖励函数能够与手动设计的奖励函数相媲美甚至超越，突显了我们方法的效果和适用性。

    Sep, 2023

  • 通过自对准使用大型语言模型学习机器人技能的奖励

    在没有人类干预的情况下，我们提出了一种通过使用大型语言模型（LLM）来学习奖励的方法，该方法通过迭代的自我对齐过程，最小化 LLM 和学习奖励函数之间的排名不一致性，从而在训练效果和效率方面实现了一致的改善，并且相比于基于突变的方法消耗了更少的 GPT 令牌。

    May, 2024

  • 利用大型语言模型学习物理技能的奖励

    使用大型语言模型通过环境反馈提取任务知识，为物理技能创建高效的奖励函数。方法包括利用语言模型提出奖励函数的特征和参数，然后通过迭代自对准过程更新这些参数，使语言模型与学习到的奖励函数的排名一致，通过在三个模拟物理技能学习任务中的测试验证了方法的有效性。

    Oct, 2023

  • LARG，基于语言的自动奖励和目标生成

    本研究介绍了一个基于自然语言生成奖励和目标函数的机器人操作自动化训练方法，运用 Goal-conditioned 和 MTRL 技术，使用 Large Language Models，针对机器人操作的可扩展性问题进行了实验验证。

    Jun, 2023

  • 利用大型语言模型的反馈加速机器人操控的强化学习

    通过利用大型语言模型的及时反馈，Lafite-RL（语言代理反馈互动式强化学习）框架使强化学习智能体能够有效地学习机器人任务，实验结果表明，Lafite-RL 智能体在自然语言的简单提示设计下，通过大型语言模型的引导在学习效率和成功率方面优于基准模型，凸显了大型语言模型所提供的奖励的功效。

    Nov, 2023

  • DrEureka: 语言模型引导的模拟到现实转移

    使用大规模语言模型（LLMs）自动构建适合真实世界转化的奖励函数和域随机化分布的 DrEureka 方法可用于解决四足动作和灵巧操纵等机器人任务，且无需迭代式手动设计。

    Jun, 2024

  • 基于 LLM 的人机协作框架用于操作任务

    该论文介绍了一种利用大型语言模型（LLM）进行自主机器人操纵的新方法，通过逻辑推理将高层语言命令转化为可执行的运动函数序列。所提出的系统将 LLM 的优势与基于 YOLO 的环境感知相结合，使机器人能够根据给定的命令自主做出合理的决策和任务规划。此外，为了解决 LLM 可能出现的不准确性或不合逻辑的行为，采用了远程操作和动态运动原理（DMP）的组合进行行为校正。这种融合旨在提高 LLM 基础的人机协作系统的实用性和通用性。

    Aug, 2023

  • 大规模语言模型在机器人学中的应用：一项调查

    理解和评估机器人的灵活智能是一项复杂的任务，该综述回顾了大型语言模型在机器人领域的应用和对机器人控制、感知、决策制定和路径规划等关键领域的贡献，以及它们面临的潜在挑战。

    Nov, 2023

  • 自动驾驶场景下的上下文学习

    利用大型语言模型优化强化学习的奖励功能，使自动驾驶代理在行为上更加灵活、精准和类人化，探究奖励设计在塑造自动驾驶车辆行为中的重要影响，为更先进、类人化的自动驾驶系统的发展提供了有希望的方向。

    May, 2024

  • 用大型语言模型引导机器人行走

    使用自然语言处理模型（LLMs）通过少量样本来实现机器人的动态运动控制，充分展示了机器人领域中大规模预训练模型的潜力。

    Sep, 2023