Awesome-RL-VLA

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Awesome-RL-VLA 是一个专注于机器人操作领域中“视觉-语言-动作”（VLA）模型强化学习研究的精选资源库。随着大模型在机器人领域的应用日益广泛，如何让机器人不仅“看懂”指令，还能在复杂多变的环境中灵活执行动作，成为研究热点。Awesome-RL-VLA 旨在系统梳理这一前沿方向，为社区提供一份全面、结构化的文献综述与技术指南。

该项目核心解决了 VLA 模型在分布外（OOD）场景下泛化能力不足的问题。通过引入强化学习（RL），机器人能够从环境反馈中不断优化策略，从而适应未见过的任务或环境变化。Awesome-RL-VLA 详细归纳了三种主流训练范式：无需实时交互的“离线 RL-VLA”，适合高风险或资源受限场景；通过与环境持续互动来提升适应性的“在线 RL-VLA”；以及在部署阶段通过轻量级调整实现行为适配的“测试时 RL-VLA”。

这份资源非常适合人工智能研究人员、机器人算法工程师以及对具身智能感兴趣开发者使用。它不仅收录了最新的学术论文，还整理了包括基础 VLA 模型、数据集、基准测试及开发框架在内的实用工具链。其独特亮点在于清晰的分类体系，帮助用户快速定位如策略优化、样本效率提升或训练稳定性等关键研究方向。无论是希望深入了解理论前沿的学者，还是寻求工程落地参考的技术人员，都能从中获得有价值的指引，加速下一代智能机器人操控技术的研发进程。

使用场景

某智能仓储机器人团队正致力于开发一款能理解自然语言指令（如“把那个红色的易碎盒子放到顶层货架”）并执行精细抓取任务的通用机械臂，旨在解决传统自动化无法应对的非结构化分拣难题。

没有 Awesome-RL-VLA 时

技术选型迷茫：面对海量的视觉-语言-动作（VLA）论文，研发团队难以厘清离线、在线及测试时强化学习（RL）的具体适用边界，导致技术路线反复摇摆，浪费数月调研时间。
泛化能力瓶颈：仅依靠静态数据集训练的模型在遇到未见过的物体或光照变化时（分布外场景 OOD），抓取成功率断崖式下跌，且缺乏有效的 RL 微调策略来提升鲁棒性。
试错成本高昂：尝试在线 RL 训练时，由于缺乏成熟的采样效率优化和探索策略参考，机器人在物理环境中盲目试错，不仅训练收敛极慢，还频繁造成硬件损耗。
部署适应性差：模型一旦部署便无法适应现场细微的环境变动，重新全量微调算力需求巨大，无法满足实时调整的需求。

使用 Awesome-RL-VLA 后

路径清晰高效：通过综述中分类清晰的训练范式（Offline/Online/Test-time RL），团队迅速锁定“离线预训练+在线轻量微调”的混合架构，缩短了 50% 的技术验证周期。
突破泛化局限：借鉴列表中关于 OOD 泛化的 SOTA 方法，引入奖励机制优化策略，使机器人在处理陌生物品时的抓取成功率从 60% 提升至 90% 以上。
训练稳定安全：参考推荐的主动探索策略与基础设施框架，显著提高了样本效率，减少了物理环境中的无效交互次数，降低了硬件磨损风险。
灵活实时适配：利用测试时 RL（Test-time RL）技术，通过价值引导和记忆缓冲机制，让机器人在不更新参数的前提下实时修正动作，完美应对现场突发状况。

Awesome-RL-VLA 为机器人研发团队提供了从理论到实践的系统化导航，极大地加速了具备高泛化能力智能操作系统的落地进程。

运行环境要求

操作系统

未说明

GPU

未说明

内存

未说明

依赖

notes该仓库是一个关于机器人操作中视觉-语言-动作模型强化学习（RL-VLA）的论文和资源 curated list（精选列表），并非一个可直接运行的单一软件工具。README 中列出了多个独立的研究项目（如 Q-Transformer, OpenVLA, FLaRe 等），每个项目都有各自独立的代码库和环境需求。因此，无法提供统一的运行环境配置。用户需根据具体感兴趣的研究方法，访问其对应的 'Project' 链接获取具体的安装和运行指南。

python未说明

快速开始

用于机器人操作的优秀强化学习视觉-语言-动作模型 🤖

[论文]

这是一份精心整理的关于用于机器人操作的**视觉-语言-动作强化学习（RL-VLA）**模型的论文和资源列表。该仓库提供了RL-VLA研究中训练范式、方法论以及最先进方法的全面概述。

📢 最新消息

🔥 [2025年11月] 我们的综述论文**“面向机器人操作的视觉-语言-动作模型强化学习综述”**现已在TechRxiv上发布！敬请关注后续更新。

📖 目录

用于机器人操作的优秀RL-VLA 🤖

🔍 概述

强化学习训练对于使VLAs能够从大规模预训练数据中泛化到分布外（OOD）场景至关重要。现有的RL-VLA训练范式可以根据智能体如何获取并利用环境反馈分为三类：

在线RL-VLA：在训练过程中直接与环境交互
离线RL-VLA：从静态数据集中学习，无需进一步的环境交互
测试时RL-VLA：模型在部署过程中调整其行为，而不改变参数

🚀 训练范式

离线RL-VLA

离线RL在预先收集的静态数据集上训练VLA模型，使其能够在不依赖环境交互的情况下进行学习。这种范式适用于高风险或资源受限的部署场景。

关键研究方向：

数据利用：有效利用静态数据集来改进策略
目标修改：为新型架构和数据增强定制强化学习目标

在线RL-VLA

在线RL-VLA通过持续的环境交互实现交互式策略学习，使预训练的VLAs具备适应性闭环控制能力，从而应对现实世界中的OOD环境。

关键研究方向：

策略优化：基于环境奖励直接改进策略
样本效率：在有限的交互预算内学习有效的策略
主动探索：高效的探索策略以获得更高的性能提升
训练稳定性：确保策略更新的一致性和收敛性
基础设施：可扩展的在线RL-VLA训练框架

测试时RL-VLA

测试时RL-VLA通过轻量级更新在部署过程中调整行为，解决了在现实场景中对整个模型进行微调成本高昂的问题。

关键适应机制：

价值引导：使用预训练的价值函数来影响动作选择
记忆缓冲区引导：在推理过程中检索相关的历史经验
规划引导的适应：对未来动作序列进行显式推理

📚 论文集

图例

动作：AR（自回归）、扩散、流（流匹配）
奖励：D（密集奖励）、S（稀疏奖励）
模型类型：MB（基于模型）、MF（无模型）
环境：Sim.（仿真）、Real（真实）

离线RL-VLA

方法	日期	出版物	仿真	真实	基础VLA模型	动作	bel	算法	类型	项目
Q-Transformer	2023年10月	CoRL23🔗	✓	✗	Transformer	AR	S	CQL	MF	🔗
PAC	2024年2月	ICML24🔗	✓	✓	Perceiver-Actor-Critic	AR	S	AC	MF	🔗
GeRM	2024年3月	IROS24🔗	✓	✗	Transformer-MoE	AR	S	CQL	MF	🔗
MoRE	2025年3月	ICRA25🔗	✗	✓	MLLM-MoE	AR	S	CQL	MF	-
ReinboT	2025年5月	ICML25研讨会🔗	✓	✓	ReinboT	AR	D	DT + RTG	MF	🔗
CO-RFT	2025年8月	-	✗	✓	RoboVLMs	AR	D	Cal-QL + TD3	MF	-
ARFM	2025年9月	AAAI26🔗	✓	✓	π₀	Flow	D	ARFM	MF	-
$π^*_{0.6}$	2025年11月	-	✗	✓	$π_{0.6}$	Flow	D	RECAP	MF	🔗
NORA-1.5	2025年11月	-	✓	✓	NORA-1.5	AR / Flow	D	DPO	MB	🔗

在线RL-VLA

方法	日期	发表期刊/会议	模拟	实际	基础VLA模型	行动模式	奖励函数	算法	类型	项目
FLaRe	2024.09	ICRA25🔗	✓	✓	SPOC	AR	S	PPO	MF	🔗
PA-RL	2024.12	ICLR25 Workshop🔗	✓	✓	OpenVLA	AR	S	PA-RL	MF	🔗
RLDG	2024.12	RSS25🔗	✗	✓	OpenVLA / Octo	AR / Diffusion	S	RLPD	MF	🔗
iRe-VLA	2025.01	ICRA25🔗	✓	✓	iRe-VLA	AR	S	SACfD + SFT	MF	-
GRAPE	2025.02	ICRA25 Poster🔗	✓	✓	OpenVLA	AR	D	TPO	MF	🔗
SafeVLA	2025.03	NeurIPS25 Poster🔗	✓	✗	SPOC	AR	S	PPO	MF	🔗
RIPT-VLA	2025.05	-	✓	✗	QueST / OpenVLA-OFT	AR	S	LOOP	MF	🔗
VLA-RL	2025.05	-	✓	✗	OpenVLA	AR	D	PPO	MF	🔗
RLVLA	2025.05	NeurIPS25 Poster🔗	✓	✗	OpenVLA	AR	S	PPO / GRPO / DPO	MF	🔗
RFTF	2025.05	-	✓	✗	GR-MG, Seer	AR	D	PPO	MF	-
TGRPO	2025.06	-	✓	✗	OpenVLA	AR	D	GRPO	MF	-
RLRC	2025.06	-	✓	✗	OpenVLA	AR	S	PPO	MF	🔗
ThinkAct	2025.07	NeurIPS25 Poster🔗	✓	✗	MLLM + DiT	AR / Diffusion	D	GRPO (System 2)	MF	🔗
SimpleVLA-RL	2025.09	ICLR26 Poster🔗	✓	✓	OpenVLA-OFT	AR	S	GRPO	MF	🔗
Dual-Actor FT	2025.09	IROS25 Workshop Extended Abstract🔗	✓	✓	Octo / SmolVLA	Diffusion	S	QL + BC	MF	🔗
Generalist	2025.09	NeurIPS25 Poster🔗	✓	✓	PaLI 3B	AR	D	REINFORCE	MF	🔗
VLAC	2025.09	-	✗	✓	VLAC	AR	D	PPO	MF	🔗
Robo-Dopamine	2025.12	CVPR26🔗	✓	✓	Pi0.5	Flow	D	PPO	MF	🔗
AC PPO	2025.09	-	✓	✗	Octo-small	AR	S	PPO+BC	MF	-
VLA-RFT	2025.10	-	✓	✗	VLA-Adapter	Flow	D	GRPO	MB	🔗
RLinf-VLA	2025.10	-	✓	✓	OpenVLA / OpenVLA-OFT	AR	S	PPO / GRPO	MF	🔗
FPO	2025.10	-	✓	✗	π₀	Flow	S	FPO	MF	-
ReSA	2025.10	-	✓	✗	OpenVLA	AR	D	PPO + SFT	MF	-
π_RL	2025.10	-	✓	✗	π₀ / π₀.₅	Flow	S	PPO / GRPO	MF	🔗
PLD	2025.10	ICLR26 Poster🔗	✓	✓	OpenVLA / π₀ / Octo	AR / Flow	S	Cal-QL + SAC	MF	🔗
DeepThinkVLA	2025.10	-	✓	✗	π₀-Fast	AR	S	GRPO	MF	🔗
World-Env	2025.11	-	✓	✓	OpenVLA-OFT	AR	D	PPO	MB	🔗
RobustVLA	2025.11	-	✓	✗	OpenVLA-OFT	AR	D	PPO	MF	-
WMPO	2025.11	ICLR26 Poster🔗	✓	✓	OpenVLA-OFT	AR	S	GRPO	MB	🔗
ProphRL	2025.11	-	✓	✓	VLA-Adapter / π0.5 / OpenVLA-OFT(流行动)	Flow	S	FA-GRPO	MB	🔗
EVOLVE-VLA	2025.12	-	✓	✗	OpenVLA-OFT	AR	D	GRPO	MB(VLAC)	🔗
SOP	2026.1	-	✗	✓	π0.5	Flow	S	HG-DAgger / RECAP	MF	🔗
Green-VLA	2026.1	-	✓	✓	Green-VLA	Flow	S	IQL + actor-critic	MF	🔗
SA-VLA	2026.1	-	✓	✗	π0.5	Flow	D	PPO	MF	🔗
World-Gymnast	2026.2	ICLR26 Workshop🔗	✓	✓	OpenVLA-OFT	AR	S	GRPO	MB	🔗
RL-VLA3	2026.2	ICLR26 Workshop🔗	✓	✓	π0 / π0.5 / GR00T N1.5 / OpenVLA-OFT	Flow / AR	S	-	MF	—
World-VLA-Loop	2026.2	-	✓	✓	OpenVLA-OFT	AR	S	GRPO	MB	🔗
RISE	2026.2	-	✗	✓	π0.5	Flow	D	RISE	MB	🔗
WoVR	2026.2	-	✓	✓	OpenVLA-OFT	AR	S	GRPO	MB	🔗
ALOE	2026.2	-	✗	✓	π₀.₅	Flow	S	AWR(优势加权回归)	MF	🔗
TwinRL-VLA	2026.2	-	✗	✓	Octo	Diffusion	S	Actor-Critic	MF	—
RL-Co	2026.3	-	✓	✓	OpenVLA / π0.5	AR / Flow	D	ReinFlow / GRPO	MF	—
π_StepNFT	2026.3	-	✓	✗	π₀ / π₀.₅	Flow	S	NFT	MF	🔗
ROBOMETER	2026.3	-	✗	✓	π₀	Flow	D	DSRL	MF	🔗
AtomVLA	2026.3	-	✓	✓	AtomVLA	Flow	D	GRPO	MB	—
NS-VLA	2026.3	-	✓	✗	NS-VLA	AR	D	GRPO	MF	🔗

离线 + 在线 RL-VLA

方法	日期	出版物	模拟	真实	基础 VLA 模型	动作	奖励	算法	类型	项目
ConRFT	2025.4	RSS26🔗	✗	✓	Octo-small	扩散	S	Cal-QL + BC	MF	🔗
DiffusionRL-VLA	2025.9	-	✓	✗	π₀	流	S	PPO(DP) + BC(VLA)	MF	-
SRPO	2025.11	-	✓	✓	OpenVLA* / π₀ / π₀-Fast	AR / 流	D	SRPO	MF (MB-奖励但MF-RL)	🔗
DLR	2025.11	-	✓	✗	π₀ / OpenVLA	流 / AR	S	PPO(MLP) + SFT(VLA)	MF	-
GR-RL	2025.12	-	✗	✓	GR-3	流	S	TD3 / DSRL	MF	🔗
STARE-VLA	2025.12	-	✓	✗	OpenVLA / π₀.₅	AR / 流	D	PPO / TPO / SFT	MF	🔗
IG-RFT	2026.2	-	✗	✓	π₀.₅	流	D	IG-AWR	MF	—

测试时 RL-VLA

方法	日期	出版物	模拟	真实	基础 VLA 模型	动作	奖励	算法	类型	项目
V-GPS	2024.10	CoRL25🔗	✓	✓	Octo / RT-1 / OpenVLA	AR / 扩散	D	Cal-QL	MF	🔗
Hume	2025.6	-	✓	✓	Hume	流	S	值引导	MF	🔗
VLA-Reasoner	2025.9	ICRA26🔗	✓	✓	OpenVLA / SpatialVLA / π₀-Fast	AR / 扩散	D	MCTS	MB	🔗
VLAPS	2025.11	CoRL25 Workshop🔗	✓	✗	Octo	扩散	S	MCTS	MB	🔗
VLA-Pilot	2025.11	-	✗	✓	DiVLA / RDT	AR / 扩散	D	值导向T	MB(MLLM)	🔗
TACO	2025.12	-	✓	✓	π₀ / OpenVLA 等。	流	S	CNF估计	MF	🔗
TT-VLA	2026.1	-	✓	✓	Nora / OpenVLA / TraceVLA	AR	D	PPO（无价值）	MF	-
VLS	2026.2	-	✓	✓	OpenVLA / π₀ / π₀.₅	流	D	基于梯度的转向	MB(VLM)	🔗

注: 项目列中的 🔗 符号表示有可用项目页面、GitHub仓库或演示网站的论文。

🔗 有用资源

🎯 RL-VLA 动作优化

不同的 VLA 架构根据其动作生成机制，需要采用不同的 RL 优化策略：

🔤 自回归 VLA: 在token级别优化动作。每个动作token都通过RL单独优化，从而实现对动作序列的精细控制，但需要仔细处理序列依赖关系。
🌊 生成式 VLA（扩散/流）: 在序列级别优化动作生成过程。整个动作轨迹通过去噪或流匹配过程作为一个整体进行优化，提供全局性的动作优化。
🔗 双系统 VLA: 在桥梁级别优化。RL决定将哪个高层次的动作提案传递给快速控制器，形成一种层次化的优化方法，补充了token级别和序列级别的方法。

基础 VLA 模型

GR00T-N1 - NVIDIA系列
π0 - PI系列
OpenVLA - 开源VLA模型
Octo - 通用机器人策略
RT-1 - 机器人Transformer

数据集与基准测试

Open X-Embodiment - 大规模机器人数据集
LIBERO - 长期机器人学习的基准测试
SimplerEnv - 真实-模拟机器人学习的基准测试
RoboTwin - 双臂机器人学习的基准测试
DeepPHY - 物理推理的基准测试

框架与工具

RLinf - 用于在线微调VLAs的RL基础设施
RLinfv0.2 - 用于真实世界RL的基础设施

🤝 贡献

我们欢迎对此优秀列表的贡献！请随时：

添加新论文: 提交遵循现有格式的新RL-VLA论文PR
更新信息: 更正任何错误或更新论文信息
提出改进建议: 提出更好的组织方式或新增章节

贡献指南

确保论文与RL-VLA研究相关
包括论文链接、项目页面（如有）以及关键细节
遵循现有表格格式以保持一致性
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📄 引用

如果您觉得本仓库有用，请考虑引用：

@article{pine2025rlvla,
  title={A Survey on Reinforcement Learning of Vision-Language-Action Models for Robotic Manipulation},
  author={Haoyuan Deng, Zhenyu Wu, Haichao Liu, Wenkai Guo, Yuquan Xue, Ziyu Shan, Chuanrui Zhang, Bofang Jia, Yuan Ling, Guanxing Lu, and Ziwei Wang},
  journal={TechRxiv},
  year={2025},
  doi={10.36227/techrxiv.176531955.54563920/v1},
  note={预印本}
}

⭐ 星标历史

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Awesome-RL-VLA 快速上手指南

Awesome-RL-VLA 并非一个单一的可执行软件库，而是一个针对**机器人操作中视觉-语言-动作模型（VLA）的强化学习（RL）**领域的精选资源列表。它汇总了相关的论文、训练范式、基准数据集及开源框架。

本指南旨在帮助开发者快速理解该领域的技术栈，并基于列表中推荐的工具搭建开发环境。

环境准备

由于 RL-VLA 涉及大规模多模态模型训练与强化学习交互，对硬件和软件环境有较高要求。

系统要求

操作系统: Linux (推荐 Ubuntu 20.04/22.04)
GPU: NVIDIA GPU，建议显存 ≥ 24GB (如 RTX 3090/4090, A100, H100)。多卡并行训练效果更佳。
CPU: 多核处理器，用于数据预处理和环境模拟。
内存: ≥ 64GB RAM

前置依赖

Python: 3.9 - 3.11
CUDA: 11.8 或 12.1+ (需与 PyTorch 版本匹配)
Git: 用于克隆代码库
Conda/Mamba: 推荐用于管理虚拟环境

安装步骤

由于 Awesome-RL-VLA 是资源索引，你需要根据研究需求选择具体的底层框架进行安装。以下以列表中常见的 OpenVLA 结合 RL 训练框架 为例，展示通用安装流程。

1. 创建虚拟环境

conda create -n rl-vla python=3.10
conda activate rl-vla

2. 安装深度学习基础库

建议使用国内镜像源加速 PyTorch 安装：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

3. 安装具体 VLA 与 RL 框架

根据你选择的论文项目（如 OpenVLA, Pi0, Octo 等），安装对应的依赖。以 OpenVLA 为例：

# 克隆 OpenVLA 仓库 (示例)
git clone https://github.com/openvla/openvla.git
cd openvla

# 安装依赖
pip install -e .

若需进行在线强化学习训练（Online RL-VLA），通常还需安装 RL 库（如 rlax, cleanrl 或项目特定的 RL 模块）：

pip install gymnasium mujoco pybullet
# 根据具体项目要求安装额外的 RL 算法库

4. 配置环境变量

确保设置正确的 HuggingFace Token 以访问预训练模型权重：

export HF_TOKEN="your_huggingface_token"

基本使用

Awesome-RL-VLA 的核心价值在于指引你找到合适的 SOTA（State-of-the-Art）方法。以下是基于典型 Offline RL-VLA 或 Online RL-VLA 工作流的使用示例。

场景一：加载预训练 VLA 模型并进行推理

大多数 RL-VLA 工作始于一个预训练的 VLA 基座模型。

import torch
from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor

# 加载基座模型 (例如 OpenVLA 或类似架构)
model_id = "openvla/openvla-7b" 
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    low_cpu_mem_usage=True,
    trust_remote_code=True
).to("cuda")

# 准备输入 (图像 + 语言指令)
image = ... # 加载你的图像数据
instruction = "pick up the red apple"

inputs = processor(images=image, text=instruction, return_tensors="pt").to("cuda")

# 生成动作 (Action)
with torch.no_grad():
    actions = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
    
print("Predicted Actions:", actions)

场景二：集成强化学习进行微调 (Online RL 示例)

参考列表中如 FLaRe 或 GRAPE 等项目，通常包含特定的训练脚本。

# 假设你已克隆了某个具体的 RL-VLA 项目仓库 (如 GRAPE)
cd grape-repo

# 运行在线 RL 训练脚本
# 需配置 env_config, policy_config 等 YAML 文件
python train_rl.py \
    --config configs/openvla_grape.yaml \
    --env_name sim_env_v1 \
    --num_gpus 4

场景三：查阅与复现特定论文

访问 Awesome-RL-VLA GitHub 页面 (注：请替换为实际仓库地址)。
在 Paper Collection 表格中查找感兴趣的方法（例如 Q-Transformer 或 PAC）。
点击 Project 列的链接进入该项目主页。
遵循该项目独立的 README.md 进行数据下载和模型复现。

提示：由于 RL-VLA 领域发展迅速，建议优先关注标记为 2024-2025 年发表且提供官方代码链接（Project 列非空）的项目，以获得最佳的复现体验。

版本历史

v0.1.02025/11/25

常见问题

如何向该仓库贡献新的 RL-VLA 项目或论文？

仓库收录新论文或工作的标准是什么？

相关的综述论文何时发布或在哪里可以获取？

V-GPS 方法中使用的是稀疏奖励还是密集奖励？

Octo 模型支持哪种类型的动作头（Action Head）？

VLAPS 是在仿真环境还是真实环境中进行评估的？

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keras

Keras 是一个专为人类设计的深度学习框架，旨在让构建和训练神经网络变得简单直观。它解决了开发者在不同深度学习后端之间切换困难、模型开发效率低以及难以兼顾调试便捷性与运行性能的痛点。无论是刚入门的学生、专注算法的研究人员，还是需要快速落地产品的工程师，都能通过 Keras 轻松上手。它支持计算机视觉、自然语言处理、音频分析及时间序列预测等多种任务。 Keras 3 的核心亮点在于其独特的“多后端”架构。用户只需编写一套代码，即可灵活选择 TensorFlow、JAX、PyTorch 或 OpenVINO 作为底层运行引擎。这一特性不仅保留了 Keras 一贯的高层易用性，还允许开发者根据需求自由选择：利用 JAX 或 PyTorch 的即时执行模式进行高效调试，或切换至速度最快的后端以获得最高 350% 的性能提升。此外，Keras 具备强大的扩展能力，能无缝从本地笔记本电脑扩展至大规模 GPU 或 TPU 集群，是连接原型开发与生产部署的理想桥梁。

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