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在强化学习（RL）中，奖励函数设计难度与学习效率间存在权衡问题。为此，研究人员基于预训练视觉 - 语言模型（VLM）ALBEF，提出 RealBEF 奖励塑形方法，利用任务描述和场景图像生成奖励。实验表明其在 Meta-World 环境中优于标准 RL 及现有方法，提升了策略学习效率。
机器人在动态环境中执行复杂操作任务的需求日益增长，强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为实现机器人自主学习的核心技术，却面临奖励函数设计的难题：稀疏奖励导致学习效率低下，密集奖励需依赖专业知识手动设计，通用性差。尽管逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning, IRL）尝试从专家演示中学习奖励函数，但在多物体交互的复杂场景中，仅靠演示难以明确任务目标和关键物体。此时，自然语言描述凭借其直观性和高效性，成为引导机器人学习的新方向，现有研究虽结合自然语言和图像进行奖励塑形，却因忽视图像中空间关系的时序信息，导致模型性能受限。
为突破这一瓶颈，国内研究团队针对机器人操作任务的奖励塑形问题展开研究。他们提出一种基于视觉 - 语言模型（Vision-Language Model, VLM）的奖励塑形方法 RealBEF（Reinforcement Learning with ALBEF），相关成果发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。该研究通过引入自然语言描述与场景图像的跨模态融合，旨在提升强化学习中奖励函数的设计效率与模型泛化能力，为机器人在复杂环境中的自主学习提供新路径。
关键技术方法
研究以预训练视觉 - 语言模型 ALBEF（Li et al., 2021）为骨干网络，构建跨模态信息融合框架。设计基于成对比较（Pair-wise Comparison）的下游任务，对预训练模型进行微调：通过比较不同图像 - 文本对的匹配程度，使模型捕捉图像中的空间关系。实验在机器人操作基准 Meta-World（Yu et al., 2019）中进行，选取 13 项单 / 多物体操作任务，采用与 Goyal et al.（2021）一致的环境设置，验证方法有效性。
研究结果
奖励塑形方法的设计与验证
现有方法常以图像 - 文本对的绝对分数标签训练奖励模型，或直接使用预训练模型未微调，导致模型无法捕捉图像中物体的空间关系。RealBEF 通过成对比较任务，迫使模型学习图像序列中物体位置、交互状态的时序变化，例如在开门任务中，模型可识别机械臂与门把手的相对位置是否趋近目标状态。实验表明，该方法显著提升模型对空间信息的表征能力。
Meta-World 环境中的性能对比
在 Meta-World 的 13 项任务中，RealBEF 的策略学习效率显著优于标准强化学习方法（如 PPO）及现有奖励塑形方法（如 LEARN、CLIP-RS）。例如，在 “抽屉拉开” 任务中，RealBEF 使机器人成功完成任务的平均训练步数减少 40%，且在多物体交互任务（如 “将物体放入容器”）中，成功率提升至 92%，远超基线方法的 65%。
无环境底层状态下的应用潜力
研究进一步探讨 RealBEF 在无法获取环境底层状态（如仅依赖视觉输入）时的适用性。通过遮挡状态空间实验，发现模型仍能通过图像 - 文本跨模态特征，有效引导机器人完成任务，表明其在真实无结构化环境中的应用潜力。
研究结论与意义
RealBEF 通过视觉 - 语言模型与成对比较任务的结合，解决了传统奖励塑形方法在捕捉图像空间关系中的不足，显著提升了强化学习在机器人操作任务中的学习效率。该方法无需手动设计密集奖励，降低了非专家用户的使用门槛，为机器人在工业装配、家庭服务等复杂场景中的自主学习提供了可扩展的框架。未来研究可进一步探索模型在动态环境中的实时适应性，以及多模态数据（如触觉信号）的融合，推动机器人从模拟环境向真实世界的迁移。
