IntervenGen: Interventional Data Generation for Robust and Data-Efficient Robot Imitation Learning

📄 arXiv: 2405.01472v1 📥 PDF

作者: Ryan Hoque, Ajay Mandlekar, Caelan Garrett, Ken Goldberg, Dieter Fox

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-05-02

💡 一句话要点

IntervenGen：通过干预数据生成提升机器人模仿学习的鲁棒性和数据效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 模仿学习 机器人控制 数据增强 分布偏移 交互式学习

📋 核心要点

  1. 机器人模仿学习面临分布偏移问题，导致策略在实际应用中表现不佳，需要大量人工干预。
  2. IntervenGen通过少量人工干预，自主生成大量纠正性干预数据，有效覆盖状态空间。
  3. 实验表明，IntervenGen在模拟和真实环境中均能显著提高策略鲁棒性，最高提升达39倍。

📝 摘要（中文）

模仿学习是训练机器人控制策略的一种有前景的范式，但这些策略可能会受到分布偏移的影响，即评估时的条件与训练数据中的条件不同。一种提高策略对分布偏移鲁棒性的常用方法是交互式模仿学习（例如，DAgger及其变体），其中人类操作员在策略执行期间提供纠正性干预。然而，收集足够数量的干预来覆盖策略错误的分布对于人类操作员来说可能很繁重。我们提出了IntervenGen（I-Gen），这是一种新颖的数据生成系统，可以从少量的人工干预中自主生成大量具有丰富状态空间覆盖的纠正性干预。我们将I-Gen应用于4个模拟环境和1个具有物体姿态估计误差的物理环境，结果表明，仅需10次人工干预，它就可以将策略鲁棒性提高高达39倍。视频和更多结果可在https://sites.google.com/view/intervengen2024上找到。

🔬 方法详解

问题定义：机器人模仿学习旨在通过学习人类或其他专家的行为来训练控制策略。然而，当机器人在与训练数据不同的环境中运行时，策略的性能可能会显著下降，这就是所谓的分布偏移问题。现有的交互式模仿学习方法，如DAgger，依赖于人类操作员提供纠正性干预，但收集足够数量的干预数据以覆盖策略错误的分布非常耗时且成本高昂。

核心思路：IntervenGen的核心思路是从少量的人工干预中学习，并利用这些干预来生成大量新的、具有代表性的干预数据。通过这种方式，IntervenGen可以有效地扩展人工干预的覆盖范围，从而提高策略的鲁棒性，同时减少对人工干预的需求。

技术框架：IntervenGen系统包含以下主要模块：1) 人工干预收集模块：收集少量的人工纠正性干预数据。2) 干预生成模型：利用收集到的人工干预数据训练一个生成模型，该模型能够生成新的干预数据。3) 策略训练模块：使用原始的模仿学习数据和生成的干预数据来训练机器人控制策略。4) 迭代优化：通过迭代地生成干预数据和训练策略，逐步提高策略的鲁棒性。

关键创新：IntervenGen的关键创新在于其自主生成干预数据的能力。与传统的交互式模仿学习方法相比，IntervenGen不需要大量的人工干预，而是可以利用少量的人工干预来生成大量具有代表性的干预数据，从而显著提高了数据效率。

关键设计：干预生成模型的设计是IntervenGen的关键。论文中可能使用了例如变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）等生成模型，以学习人工干预数据的分布，并生成新的干预数据。损失函数的设计可能包括重构损失和对抗损失，以确保生成的干预数据既能重构原始数据，又能与真实数据相似。具体的网络结构和参数设置在论文中应该有详细描述，但摘要中未提及。

📊 实验亮点

IntervenGen在4个模拟环境和1个真实机器人环境中进行了评估。实验结果表明，仅使用10次人工干预，IntervenGen可以将策略的鲁棒性提高高达39倍。与传统的交互式模仿学习方法相比，IntervenGen在数据效率方面具有显著优势，能够在更少的人工干预下获得更高的性能。

🎯 应用场景

IntervenGen可应用于各种机器人控制任务，尤其是在环境变化频繁或难以获取大量人工干预数据的场景中。例如，在自动驾驶、物流分拣、医疗机器人等领域，IntervenGen可以帮助机器人更有效地适应新的环境和任务，提高其自主性和可靠性。该研究有望降低机器人部署和维护的成本，加速机器人在各行各业的普及。

📄 摘要（原文）

Imitation learning is a promising paradigm for training robot control policies, but these policies can suffer from distribution shift, where the conditions at evaluation time differ from those in the training data. A popular approach for increasing policy robustness to distribution shift is interactive imitation learning (i.e., DAgger and variants), where a human operator provides corrective interventions during policy rollouts. However, collecting a sufficient amount of interventions to cover the distribution of policy mistakes can be burdensome for human operators. We propose IntervenGen (I-Gen), a novel data generation system that can autonomously produce a large set of corrective interventions with rich coverage of the state space from a small number of human interventions. We apply I-Gen to 4 simulated environments and 1 physical environment with object pose estimation error and show that it can increase policy robustness by up to 39x with only 10 human interventions. Videos and more results are available at https://sites.google.com/view/intervengen2024.