Variable-Speed Teaching-Playback as Real-World Data Augmentation for Imitation Learning
作者: Nozomu Masuya, Hiroshi Sato, Koki Yamane, Takuya Kusume, Sho Sakaino, Toshiaki Tsuji
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2024-12-04 (更新: 2025-05-06)
备注: 16 pages, 12 figures, 4 tables. This is a preprint of an article whose final and definitive form has been published in ADVANCED ROBOTICS 2025, copyright Taylor & Francis and Robotics Society of Japan, is available online at: http://www.tandfonline.com/10.1080/01691864.2025.2497423; doi:10.1080/01691864.2025.2497423
DOI: 10.1080/01691864.2025.2497423
💡 一句话要点
提出基于变速示教回放的真实世界数据增强方法，用于力控模仿学习。
🎯 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: 模仿学习 数据增强 力控制 机器人操作 变速回放
📋 核心要点
- 力控模仿学习在真实环境中面临数据稀缺问题，传统数据增强方法局限于模拟或位置控制，难以直接应用。
- 该论文提出变速示教回放作为真实世界数据增强方法，旨在增加数据量并提升不同速度下环境交互的质量。
- 实验表明，该方法在拾取放置和擦拭任务中，显著提升了模仿学习的成功率和轨迹精度，最高提升达55%。
📝 摘要（中文）
模仿学习依赖于难以模拟环境中的人类演示，因此在方法中包含力控制会导致训练数据不足，即使速度发生简单变化也是如此。虽然数据增强领域已经解决了数据不足的问题，但传统的机器人操作数据增强方法仅限于基于模拟的方法或用于位置控制的降采样。本文提出了一种新的数据增强方法，该方法适用于力控制，并保留了真实世界数据集的优势。我们应用变速示教回放作为真实世界数据增强，以增加可变速度下环境反应的数量和质量。在使用配备位置-力控制的模仿学习方法的基础上，对基于双边控制的模仿学习进行了实验。我们评估了真实世界数据增强对两个任务（拾取放置和擦拭）在可变速度下的影响，每个任务都来自两个固定速度的人工演示。结果表明，真实世界反应速度的简单变化使成功率最多提高了 55%，并通过收集可变速度下的环境反应，提高了沿持续时间/频率命令的准确性。
🔬 方法详解
问题定义：力控模仿学习在真实机器人任务中面临数据匮乏的挑战。传统的模仿学习依赖大量高质量的演示数据，但在涉及复杂环境交互和力反馈控制时，获取足够多的真实数据成本高昂。现有的数据增强方法，如基于仿真的方法，难以准确模拟真实世界的物理特性和噪声，而针对位置控制的降采样等方法又无法直接应用于力控制任务。因此，如何有效利用少量真实数据，提升力控模仿学习的性能，是一个亟待解决的问题。
核心思路：该论文的核心思路是利用变速示教回放作为一种真实世界的数据增强手段。通过改变示教回放的速度，可以在不改变任务本质的前提下，生成更多样化的环境交互数据。这种方法保留了真实世界数据的物理特性和噪声，避免了仿真数据与真实数据之间的差异。同时，变速回放能够模拟不同速度下的环境反应，从而提升模型对速度变化的鲁棒性。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 收集少量固定速度下的人工示教数据；2) 对示教数据进行变速回放，生成不同速度下的增强数据；3) 将原始数据和增强数据混合，用于训练力控模仿学习模型；4) 在真实机器人平台上进行测试，评估模型的性能。整个流程的关键在于变速回放策略的设计，需要保证回放过程的稳定性和精度。
关键创新：该论文的关键创新在于将变速示教回放应用于力控模仿学习的数据增强。与传统的基于仿真的数据增强方法相比，该方法能够更好地保留真实世界数据的特性。与针对位置控制的数据增强方法相比，该方法能够直接应用于力控制任务，并提升模型对速度变化的鲁棒性。此外，该方法实现简单，易于部署，具有很强的实用价值。
关键设计：论文中关于变速回放的具体实现细节未知。但可以推测，关键设计可能包括：1) 速度变化的范围和策略，例如线性变化、随机变化等；2) 回放过程中的平滑处理，以避免速度突变导致的抖动；3) 力控制器的参数调整，以适应不同的回放速度；4) 数据增强比例的控制，以避免增强数据对原始数据的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过变速示教回放进行数据增强，在拾取放置和擦拭任务中，模仿学习的成功率最高提升了55%。此外，该方法还提高了模型沿持续时间/频率命令的准确性，表明其能够有效提升模型对速度变化的鲁棒性。这些结果验证了该方法在力控模仿学习中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于需要力控的机器人操作任务中，例如精密装配、打磨抛光、医疗手术等。通过少量人工示教，即可训练出鲁棒性强的力控模型，降低了数据采集成本，加速了机器人技术的落地应用。未来，该方法有望与其他数据增强技术相结合，进一步提升力控模仿学习的性能。
📄 摘要（原文）
Because imitation learning relies on human demonstrations in hard-to-simulate settings, the inclusion of force control in this method has resulted in a shortage of training data, even with a simple change in speed. Although the field of data augmentation has addressed the lack of data, conventional methods of data augmentation for robot manipulation are limited to simulation-based methods or downsampling for position control. This paper proposes a novel method of data augmentation that is applicable to force control and preserves the advantages of real-world datasets. We applied teaching-playback at variable speeds as real-world data augmentation to increase both the quantity and quality of environmental reactions at variable speeds. An experiment was conducted on bilateral control-based imitation learning using a method of imitation learning equipped with position-force control. We evaluated the effect of real-world data augmentation on two tasks, pick-and-place and wiping, at variable speeds, each from two human demonstrations at fixed speed. The results showed a maximum 55% increase in success rate from a simple change in speed of real-world reactions and improved accuracy along the duration/frequency command by gathering environmental reactions at variable speeds.