RoboCrowd: Scaling Robot Data Collection through Crowdsourcing
作者: Suvir Mirchandani, David D. Yuan, Kaylee Burns, Md Sazzad Islam, Tony Z. Zhao, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh
分类: cs.RO
发布日期: 2024-11-04 (更新: 2025-05-21)
备注: 21 pages, 25 figures. International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2025
💡 一句话要点
RoboCrowd：通过众包扩展机器人数据收集，提升策略学习效率。
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人学习 模仿学习 众包 数据收集 激励机制
📋 核心要点
- 现有机器人模仿学习依赖大量人工演示数据，收集过程耗时且依赖专家操作员，成本高昂。
- RoboCrowd 提出利用众包和激励机制，将数据收集任务分发给大众，降低数据收集成本并提高效率。
- 实验表明，该方法能有效激励用户提供数据，且众包数据可作为预训练数据，提升策略学习性能高达20%。
📝 摘要（中文）
近年来，基于大规模人类演示的模仿学习已成为训练机器人策略的一种有前景的范例。然而，收集大量人类演示在收集时间和需要专家操作员方面负担沉重。我们介绍了一种新的数据收集范例 RoboCrowd，它通过利用众包原则和激励机制来分配工作量。RoboCrowd 有助于实现可扩展的数据收集，并促进更高效的机器人策略学习。我们在 ALOHA (Zhao et al. 2023) 的基础上构建 RoboCrowd——一个支持通过提线木偶进行数据收集的双臂平台——以探索在公共环境中众包现场演示的设计空间。我们提出了三类激励机制，以吸引用户与系统交互的不同动机来源：物质奖励、内在兴趣和社会比较。我们通过包括实物奖励、引人入胜或具有挑战性的操作以及游戏化元素（如排行榜）的任务来实例化这些激励措施。我们进行了一项为期两周的大规模现场实验，该平台位于大学咖啡馆内。我们观察到系统具有显着的参与度——超过 200 名个人独立自愿提供总共超过 800 次交互事件。我们的研究结果验证了所提出的激励措施作为塑造用户数据数量和质量的机制。此外，我们证明了众包数据可以作为策略的有用预训练数据，这些策略在专家演示上进行了微调——与没有此数据时相比，性能提高了高达 20%。这些结果表明，RoboCrowd 有可能通过仔细实施众包和激励设计原则来减轻机器人数据收集的负担。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人模仿学习中数据收集成本高昂的问题。现有方法依赖于专家演示，收集过程耗时且需要专业技能，限制了机器人学习的规模和效率。
核心思路：论文的核心思路是利用众包的模式，将数据收集任务分发给更广泛的用户群体。通过设计合理的激励机制，吸引用户参与数据收集，从而降低数据收集成本，并获得更丰富的数据来源。
技术框架：RoboCrowd 构建于 ALOHA 机器人平台之上，该平台支持通过提线木偶方式进行数据收集。整体流程包括：1) 设计包含物质奖励、内在兴趣和社会比较三种类型的激励机制；2) 在公共场所部署 ALOHA 平台，吸引用户参与交互；3) 收集用户交互数据，并评估数据质量；4) 将众包数据用于机器人策略的预训练，并与专家数据进行微调。
关键创新：论文的关键创新在于将众包理念引入机器人数据收集领域，并设计了有效的激励机制。通过物质奖励、内在兴趣和社会比较等多种方式，激发用户的参与积极性，从而实现大规模、低成本的数据收集。
关键设计：论文设计了三种激励机制：1) 物质奖励：提供实物奖励，如小礼品或优惠券；2) 内在兴趣：设计有趣或具有挑战性的操作任务，激发用户的探索欲望；3) 社会比较：引入排行榜等游戏化元素，鼓励用户竞争和分享。具体参数设置和损失函数等技术细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在大学咖啡馆进行的现场实验中，超过200名用户自愿提供了800多次交互数据。实验结果表明，所提出的激励机制能够有效提升用户参与度和数据质量。使用众包数据进行预训练，再用专家数据进行微调，相比于不使用众包数据，策略性能提升高达20%。
🎯 应用场景
RoboCrowd 的应用前景广阔，可用于各种需要大量机器人演示数据的场景，例如家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等。该方法降低了数据收集的门槛，使得更多研究者和开发者能够参与到机器人学习中，加速机器人技术的普及和应用。
📄 摘要（原文）
In recent years, imitation learning from large-scale human demonstrations has emerged as a promising paradigm for training robot policies. However, the burden of collecting large quantities of human demonstrations is significant in terms of collection time and the need for access to expert operators. We introduce a new data collection paradigm, RoboCrowd, which distributes the workload by utilizing crowdsourcing principles and incentive design. RoboCrowd helps enable scalable data collection and facilitates more efficient learning of robot policies. We build RoboCrowd on top of ALOHA (Zhao et al. 2023) -- a bimanual platform that supports data collection via puppeteering -- to explore the design space for crowdsourcing in-person demonstrations in a public environment. We propose three classes of incentive mechanisms to appeal to users' varying sources of motivation for interacting with the system: material rewards, intrinsic interest, and social comparison. We instantiate these incentives through tasks that include physical rewards, engaging or challenging manipulations, as well as gamification elements such as a leaderboard. We conduct a large-scale, two-week field experiment in which the platform is situated in a university cafe. We observe significant engagement with the system -- over 200 individuals independently volunteered to provide a total of over 800 interaction episodes. Our findings validate the proposed incentives as mechanisms for shaping users' data quantity and quality. Further, we demonstrate that the crowdsourced data can serve as useful pre-training data for policies fine-tuned on expert demonstrations -- boosting performance up to 20% compared to when this data is not available. These results suggest the potential for RoboCrowd to reduce the burden of robot data collection by carefully implementing crowdsourcing and incentive design principles.