MTF-Grasp: A Multi-tier Federated Learning Approach for Robotic Grasping

📄 arXiv: 2507.10158v2 📥 PDF

作者: Obaidullah Zaland, Erik Elmroth, Monowar Bhuyan

分类: cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-07-14 (更新: 2025-07-16)

备注: The work is accepted for presentation at IEEE SMC 2025

💡 一句话要点

MTF-Grasp：一种用于机器人抓取的的多层联邦学习方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 联邦学习 机器人抓取 非独立同分布数据 多层学习 数据偏斜

📋 核心要点

  1. 机器人抓取任务中，联邦学习面临非独立同分布（non-IID）数据和数据量不足的挑战，导致性能下降。
  2. MTF-Grasp通过选择数据质量和数量较好的“顶层”机器人，利用它们训练初始模型并分发给“低层”机器人。
  3. 实验结果表明，MTF-Grasp在数量偏斜的Cornell和Jacquard数据集上，相比传统联邦学习方法，性能提升高达8%。

📝 摘要（中文）

联邦学习(FL)是一种有前景的机器学习范式，它使参与设备能够训练保护隐私和协作的模型。FL已被证明对机器人操作任务有益。然而，抓取任务在此类设置中缺乏探索，即机器人训练全局模型而不移动数据并确保数据隐私。主要的挑战是每个机器人从非独立同分布(non-IID)且数量低的数据中学习。这表现出性能下降，特别是在机器人抓取中。因此，在这项工作中，我们提出了MTF-Grasp，一种用于机器人抓取的多层FL方法，它承认机器人之间非IID数据分布带来的独特挑战，包括定量偏斜。MTF-Grasp利用机器人之间的数据质量和数量来选择一组具有更好数据分布和更高样本数的“顶层”机器人。然后，它利用顶层机器人来训练初始种子模型，并将它们分发给剩余的“低层”机器人，从而降低低层机器人模型性能下降的风险。我们的方法在数量偏斜的Cornell和Jacquard抓取数据集上优于传统的FL设置高达8%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人抓取任务中，由于各机器人数据分布的非独立同分布性（non-IID）以及数据量不足，导致传统联邦学习方法性能下降的问题。现有方法难以有效利用不同机器人之间的数据差异和数据质量，导致全局模型在数据量少或数据质量差的机器人上表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是将参与联邦学习的机器人分为“顶层”和“低层”。“顶层”机器人拥有较高质量和数量的数据，用于训练初始的全局模型。“低层”机器人则接收由“顶层”机器人训练好的模型作为初始模型，从而避免在数据质量差的情况下从零开始训练，提高模型性能。这样设计的目的是利用高质量数据来引导低质量数据的学习，从而提升整体的联邦学习效果。

技术框架：MTF-Grasp的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 机器人分层：根据各机器人拥有的数据质量和数量，将机器人分为“顶层”和“低层”。2) 顶层机器人训练：选择“顶层”机器人参与初始全局模型的训练。3) 模型分发：将“顶层”机器人训练好的模型分发给“低层”机器人作为初始模型。4) 低层机器人训练： “低层”机器人基于接收到的初始模型，利用自身数据进行进一步的训练。5) 模型聚合：将所有机器人的模型进行聚合，得到最终的全局模型。

关键创新：MTF-Grasp的关键创新在于提出了多层联邦学习的架构，通过区分“顶层”和“低层”机器人，并利用“顶层”机器人训练的初始模型来引导“低层”机器人的学习。这与传统的联邦学习方法不同，传统方法通常假设所有参与者具有相同的重要性，并平等地参与全局模型的训练。MTF-Grasp更加关注数据质量和数量的差异，并根据这些差异来调整训练策略。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 机器人分层策略：如何定义和衡量数据质量和数量，并根据这些指标来确定哪些机器人属于“顶层”，哪些属于“低层”。2) 初始模型训练策略：如何选择合适的“顶层”机器人参与初始模型的训练，以及如何设置训练参数以获得最佳的初始模型。3) 模型分发策略：如何将初始模型有效地分发给“低层”机器人，并确保分发过程不会引入额外的偏差或噪声。4) 损失函数：论文可能使用了交叉熵损失函数或者其他适合抓取任务的损失函数，用于优化模型参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MTF-Grasp在数量偏斜的Cornell和Jacquard抓取数据集上，相比传统的联邦学习设置，性能提升高达8%。这表明MTF-Grasp能够有效应对非独立同分布数据和数据量不足的挑战，提高机器人抓取任务的性能。

🎯 应用场景

MTF-Grasp可应用于各种需要机器人抓取的场景，例如工业自动化、物流分拣、家庭服务等。通过联邦学习，可以在保护机器人数据隐私的前提下，实现机器人之间的协同学习，提高抓取任务的准确性和效率。该研究对于推动机器人智能化和自动化具有重要意义，并有望在未来得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

Federated Learning (FL) is a promising machine learning paradigm that enables participating devices to train privacy-preserved and collaborative models. FL has proven its benefits for robotic manipulation tasks. However, grasping tasks lack exploration in such settings where robots train a global model without moving data and ensuring data privacy. The main challenge is that each robot learns from data that is nonindependent and identically distributed (non-IID) and of low quantity. This exhibits performance degradation, particularly in robotic grasping. Thus, in this work, we propose MTF-Grasp, a multi-tier FL approach for robotic grasping, acknowledging the unique challenges posed by the non-IID data distribution across robots, including quantitative skewness. MTF-Grasp harnesses data quality and quantity across robots to select a set of "top-level" robots with better data distribution and higher sample count. It then utilizes top-level robots to train initial seed models and distribute them to the remaining "low-level" robots, reducing the risk of model performance degradation in low-level robots. Our approach outperforms the conventional FL setup by up to 8% on the quantity-skewed Cornell and Jacquard grasping datasets.