FADE：结合强化学习与一致性策略，提升视觉语言动作模型在机器人任务中的性能

随着大模型在视觉语言理解领域的飞速发展，如何将这些强大的预训练视觉语言模型（VLM）高效应用于机器人操作任务，成为当前机器人学界与工业界的重要挑战。传统的监督微调方法高度依赖有限且可能不一致的人类演示数据，往往难以在复杂、动态变化的接触环境中实现鲁棒且安全的操作。针对这一问题，本文介绍了一种创新的方法——FADE（Fine-tuning with Consistency and Reinforcement for Embodied Tasks），通过结合强化学习与一致性策略，提出了一个两阶段微调框架，大幅提升了视觉语言动作模型在机器人操作任务中的效率、安全性与泛化能力。

核心方法概述

FADE的方法体系分为两个阶段：离线微调和在线微调，其核心在于引入一致性策略与人类干预机制，有效解决了演示数据有限、不一致与探索风险高等问题。

1. 离线微调阶段：一致性策略学习

在离线阶段，FADE结合了行为克隆（BC）和优势加权回放（PU），在少量演示数据上训练策略。其关键创新在于：

• 一致性策略作为动作生成头，借鉴扩散模型（Diffusion Model）思想，将随机动作分布通过扩散过程引导至专家动作分布。
• 具体做法是将动作离散化处理，并通过欧式距离损失与Q值损失进行联合优化，既保持动作生成的一致性，又保证策略的计算效率。
• 这种方法有效缓解了由于演示数据不一致或次优导致的策略退化问题，为后续的在线探索打下了稳定的基础。
  
  

2. 在线微调阶段：强化学习与人类干预结合

在在线微调阶段，FADE通过与环境交互进一步提升策略性能。方法特点包括：

• 使用与离线阶段一致的训练目标，但逐步降低行为克隆损失权重、增加强化学习Q学习的权重，鼓励策略进行合理探索。
• 引入Human-in-the-Loop（HIL）人类干预机制：当机器人策略执行出现不安全或低效动作时，允许人类操作员实时介入并修正，并将这些修正动作纳入训练数据池，进一步加速策略优化。
  
  

这种设计兼顾了强化学习中的探索能力与安全性，显著提升了实际部署时的可靠性和样本利用效率。

实验与结果

FADE在8项真实机器人操作任务中进行了系统验证，涵盖了从基础的物体抓取、抽屉开关，到高精度装配等典型应用场景。实验设置包括：

• 机器人环境：真实世界的机械臂系统，视觉输入来自RGB摄像头。
• 任务类型：物体分类放置、抽屉推拉、螺丝装配等，需要复杂的视觉理解与精细操作。
  
  

主要实验结果如下：

• 在仅45至90分钟在线微调后，FADE在8项任务上平均任务成功率达到了96.3%，相比传统的监督微调方法提升了14.4%。
• 与从零开始训练的强化学习方法相比，FADE展现出更快的收敛速度，通常在不到原本1/9的时间内完成任务。
• 人类干预频率显著降低，表明策略在探索过程中更加稳定和高效。
  
  

这些结果充分验证了FADE在数据效率、安全性和泛化能力方面的显著优势。

创新点与贡献

FADE的核心创新体现在以下三个方面：

• 统一的一致性训练目标：提出了统一的训练框架，将离线预训练与在线强化学习无缝衔接，提升了策略迁移和优化的连贯性。
• 小样本稳定策略学习：通过结合BC与PU，在极少量数据下也能稳定初始化高性能策略，有效降低了对大规模演示数据的依赖。
• 人类干预结合强化微调：在保证安全性的同时，加快了策略收敛速度，为实际部署提供了更高的可操作性。
  
  

局限性与未来方向

尽管FADE展示了优异的性能，但仍存在一些挑战和改进空间：

• 奖励函数设计敏感性：在线微调阶段，强化学习效果对奖励设计较为敏感，未来可以探索自适应奖励机制以降低人工调参负担。
• 视觉编码器的泛化能力：由于部分实验中冻结了视觉编码器，可能限制了模型在视觉条件变化较大场景中的适应性，未来可考虑引入轻量视觉微调或多模态视觉增强。
• 复杂动作建模：目前动作策略主要基于2D空间推理，对于需要精准3D空间操作的复杂任务，仍需引入更高维的空间建模技术。
  
  

结语

FADE通过将一致性策略、一致性损失优化与人类干预强化学习相结合，为预训练视觉语言动作模型在真实机器人环境中的应用提供了一个高效、稳定、安全的解决方案。它不仅在有限数据条件下实现了出色的策略迁移和优化，还为机器人自主学习与快速适应开辟了新的技术路径。未来，随着多模态输入、3D推理与自适应奖励机制的发展，FADE框架有望进一步提升其在更复杂环境下的应用潜力。