Towards Effective Utilization of Mixed-Quality Demonstrations in Robotic Manipulation via Segment-Level Selection and Optimization

📄 arXiv: 2409.19917v2 📥 PDF

作者: Jingjing Chen, Hongjie Fang, Hao-Shu Fang, Cewu Lu

分类: cs.RO

发布日期: 2024-09-30 (更新: 2025-03-17)

备注: ICRA 2025. Project website: https://tonyfang.net/s2i/

💡 一句话要点

提出S2I框架，通过分段选择与优化，有效利用机器人操作中混合质量的演示数据。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 机器人操作 模仿学习 混合质量数据 分段选择 轨迹优化

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作数据集质量参差不齐，直接使用会影响策略学习效果，高质量数据收集成本高昂。
  2. S2I框架通过分段、选择和优化混合质量的演示数据，提升下游策略的学习效果，且易于集成。
  3. 实验表明，仅需少量专家数据，S2I即可显著提升各种下游策略在混合质量数据上的性能。

📝 摘要（中文）

数据对于机器人操作至关重要，它支撑着复杂任务机器人系统的发展。虽然高质量、多样化的数据集可以提高机器人操作策略的性能和适应性，但收集大量的专家级数据成本高昂。因此，由于操作员的差异，许多当前的数据集都存在质量不一致的问题，这突显了有效利用混合质量数据的必要性。为了缓解这些问题，我们提出了“选择分段进行模仿”（S2I）框架，该框架在分段级别选择和优化混合质量的演示数据，同时确保与现有机器人操作策略的即插即用兼容性。该框架包含三个组成部分：演示分割（将原始数据分成有意义的片段）、分段选择（使用对比学习来寻找高质量的片段）和轨迹优化（优化次优片段以更好地进行策略学习）。我们通过在模拟和真实环境中进行的六项任务的综合实验评估了S2I，结果表明，仅使用3个专家演示作为参考，S2I就可以提高各种下游策略在混合质量演示数据训练时的性能。项目网站：https://tonyfang.net/s2i/。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作中，由于数据集质量不一致导致策略学习效果不佳的问题。现有方法要么依赖大量高质量数据，成本高昂；要么直接使用混合质量数据，导致策略性能下降。因此，如何有效利用混合质量数据成为一个关键挑战。

核心思路：论文的核心思路是将演示数据分割成片段，然后通过对比学习选择高质量的片段，并对次优片段进行优化，从而提高整体数据集的质量。这种方法能够在不增加数据收集成本的前提下，提升策略学习的效果。

技术框架：S2I框架包含三个主要模块：1) 演示分割：将原始演示数据分割成有意义的片段。2) 分段选择：使用对比学习方法，从分割后的片段中选择高质量的片段。3) 轨迹优化：对选择出的次优片段进行优化，使其更符合专家演示的轨迹。整个框架可以与现有的机器人操作策略无缝集成，实现即插即用。

关键创新：S2I的关键创新在于其分段选择和优化策略。通过对比学习，能够有效地识别和选择高质量的片段，避免了直接使用低质量数据带来的负面影响。同时，轨迹优化模块能够进一步提升次优片段的质量，从而提高整体数据集的质量。

关键设计：在分段选择模块中，使用了对比学习损失函数，旨在拉近高质量片段之间的距离，同时推远高质量片段和低质量片段之间的距离。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但此处未知。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，在六项不同的机器人操作任务中，S2I框架仅需3个专家演示作为参考，即可显著提升各种下游策略在混合质量数据上的性能。具体提升幅度未知，但实验证明了S2I框架在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作领域，尤其是在数据收集成本较高或数据质量难以保证的场景下。例如，在医疗机器人、工业机器人等领域，可以利用S2I框架提升机器人操作的精度和可靠性，降低对高质量数据的依赖，加速机器人技术的落地应用。

📄 摘要（原文）

Data is crucial for robotic manipulation, as it underpins the development of robotic systems for complex tasks. While high-quality, diverse datasets enhance the performance and adaptability of robotic manipulation policies, collecting extensive expert-level data is resource-intensive. Consequently, many current datasets suffer from quality inconsistencies due to operator variability, highlighting the need for methods to utilize mixed-quality data effectively. To mitigate these issues, we propose "Select Segments to Imitate" (S2I), a framework that selects and optimizes mixed-quality demonstration data at the segment level, while ensuring plug-and-play compatibility with existing robotic manipulation policies. The framework has three components: demonstration segmentation dividing origin data into meaningful segments, segment selection using contrastive learning to find high-quality segments, and trajectory optimization to refine suboptimal segments for better policy learning. We evaluate S2I through comprehensive experiments in simulation and real-world environments across six tasks, demonstrating that with only 3 expert demonstrations for reference, S2I can improve the performance of various downstream policies when trained with mixed-quality demonstrations. Project website: https://tonyfang.net/s2i/.