残差奖励模型：利用先验知识实现机器人领域高效基于偏好的强化学习
文章背景与核心概要
在机器人技术中，基于偏好的强化学习（PbRL）是替代繁琐的人工奖励设计的一种强大方法，但它常常受制于较低的样本效率以及高昂的人工反馈成本。为了解决这一痛点，本文引入了一种名为残差奖励模型（Residual Reward Models, RRM）的创新方法，通过将先验知识无缝集成到学习过程中来显著提升效率。
RRM 框架的核心思想是将环境的奖励函数拆解为两个部分：一是基于工程启发式、大语言模型生成奖励或逆强化学习得出的“最佳猜测”先验奖励；二是专门通过人类偏好训练出来的残差偏移量。通过这种有机结合，该方法有效避免了训练过程中由于切换损失函数而常见的不稳定性。在 Meta-World、DM-Control 模拟环境以及真实 Franka Panda 机器人上的实验结果表明，与传统基线相比，RRM 能够显著加速策略学习，并在更少的训练步数下取得更高的成功率。
摘要 (Summary)
arXiv: 2507.00611
Authors: Chenyang Cao, Miguel Rogel-García, Mohamed Nabail, Xueqian Wang, Nicholas Rhinehart
Subjects: Machine Learning (cs.LG); Artificial Intelligence (cs.AI); Robotics (cs.RO)
Summary
Preference-based Reinforcement Learning (PbRL) is a powerful alternative to manual reward engineering, but it is often hindered by poor sample efficiency and the high cost of human feedback. This paper introduces Residual Reward Models (RRM), a novel approach to improve efficiency by integrating prior knowledge into the learning process.
基于偏好的强化学习（PbRL）是替代人工奖励设计的一种强有力的方法，但它通常受限于较低的样本效率以及人类反馈的高昂成本。本文引入了残差奖励模型（Residual Reward Models, RRM），这是一种通过将先验知识整合到学习过程中来提高效率的新方法。
The RRM framework decomposes the environment's reward function into two components: 1. Prior Reward: A "best guess" based on engineering heuristics, language-generated rewards, or inverse reinforcement learning. 2. Learned Reward: A residual offset trained specifically via human preferences.
RRM 框架将环境的奖励函数分解为两个组件： 1. 先验奖励（Prior Reward）： 基于工程启发式、语言生成的奖励或逆强化学习得出的“最佳猜测”。 2. 学习奖励（Learned Reward）： 专门通过人类偏好训练得到的残差偏移量。
By combining these, the authors avoid the instability often associated with switching loss functions during training. Experimental results in Meta-World and DM-Control, as well as real-world testing on a Franka Panda robot, demonstrate that RRMs significantly accelerate policy learning and achieve higher success rates with fewer training steps compared to traditional baselines.
通过将这两者结合，作者避免了在训练过程中切换损失函数时经常伴随的不稳定性。在 Meta-World 和 DM-Control 中的实验结果，以及在 Franka Panda 机器人上的真实世界测试表明，与传统基线相比，RRM 显著加速了策略学习，并且在更少的训练步骤下实现了更高的成功率。
核心贡献 (Key Contributions)
Key Contributions
- Methodological Innovation: Proposes the Residual Reward Model (RRM) to stabilize optimization in PbRL by treating learned rewards as a residual offset to prior knowledge.
- Versatility: Compatible with various forms of prior knowledge, including heuristics, language models, and inverse reinforcement learning outputs.
- Empirical Validation: Demonstrates substantial improvements in sample efficiency across simulated environments (Meta-World, DM-Control) and physical robotic hardware (Franka Panda).
- 方法论创新： 提出了残差奖励模型（RRM），通过将学习到的奖励视为先验知识的残差偏移量，从而稳定 PbRL 中的优化过程。
- 通用性： 兼容多种形式的先验知识，包括启发式方法、语言模型以及逆强化学习的输出。
- 实证验证： 证明了在模拟环境（Meta-World、DM-Control）和物理机器人硬件（Franka Panda）中，样本效率均得到了显著提升。
出版详情 (Publication Details)
Publication Details
- Submitted: 1 July 2025
- Last Revised: 27 August 2026
- Format: 25 pages, 15 figures
- DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.00611
- 提交时间： 2025年7月1日
- 最后修订： 2026年8月27日
- 篇幅格式： 25页，15张图表
- DOI： https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.00611
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