DemoGen: Synthetic Demonstration Generation for Data-Efficient Visuomotor Policy Learning

📄 arXiv: 2502.16932v1 📥 PDF

作者: Zhengrong Xue, Shuying Deng, Zhenyang Chen, Yixuan Wang, Zhecheng Yuan, Huazhe Xu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-24

备注: Project website: https://demo-generation.github.io

💡 一句话要点

DemoGen：一种数据高效的视觉运动策略学习合成演示生成方法

🎯 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: 视觉运动策略 机器人操作 合成数据 数据增强 3D点云 空间泛化 策略学习

📋 核心要点

  1. 视觉运动策略学习需要大量数据，尤其是在空间泛化方面面临挑战，导致需要针对不同物体配置收集大量数据。
  2. DemoGen通过仅使用少量人工演示，并结合3D点云和3D编辑技术，自动生成空间增强的合成演示数据。
  3. 实验结果表明，DemoGen显著提升了真实世界操作任务的策略性能，并且能够扩展到抗干扰和避障等任务。

📝 摘要（中文）

视觉运动策略在机器人操作中展现出巨大潜力，但通常需要大量人工收集的数据才能实现有效的性能。数据需求的关键原因在于其有限的空间泛化能力，这需要在不同的对象配置中进行广泛的数据收集。本文提出DemoGen，一种低成本、完全合成的自动演示生成方法。DemoGen仅使用每个任务的一个人工演示，通过调整演示的动作轨迹以适应新的对象配置来生成空间增强的演示。通过利用3D点云作为模态，并通过3D编辑重新排列场景中的对象来合成视觉观察。实验表明，DemoGen显著提高了各种真实世界操作任务的策略性能，即使在涉及可变形对象、灵巧手末端执行器和双手平台等具有挑战性的场景中也显示出其适用性。此外，DemoGen可以扩展以实现额外的分布外能力，包括抗干扰和避障。

🔬 方法详解

问题定义：现有的视觉运动策略学习方法通常需要大量的人工标注数据，尤其是在机器人操作任务中，由于物体配置的多样性，空间泛化能力不足，导致数据收集成本高昂。因此，如何利用少量的人工数据，提升策略的空间泛化能力，是本文要解决的核心问题。

核心思路：DemoGen的核心思路是利用合成数据增强技术，通过对少量人工演示进行空间变换和视觉合成，自动生成大量的训练数据。具体来说，DemoGen通过调整演示的动作轨迹以适应新的对象配置，并利用3D点云和3D编辑技术合成新的视觉观察，从而实现数据的空间增强。

技术框架：DemoGen的整体框架包括以下几个主要模块：1) 人工演示收集模块：收集少量的人工演示数据，作为后续合成数据的基础。2) 3D场景重建与编辑模块：利用3D点云技术重建场景，并使用3D编辑工具对场景中的物体进行空间变换。3) 动作轨迹调整模块：根据物体配置的变化，调整人工演示的动作轨迹，使其适应新的场景。4) 视觉合成模块：利用3D渲染技术，根据调整后的动作轨迹和场景配置，合成新的视觉观察。5) 策略训练模块：利用合成的数据训练视觉运动策略。

关键创新：DemoGen的关键创新在于其完全合成的数据生成方法，该方法能够以低成本的方式生成大量的空间增强数据，从而显著提升视觉运动策略的空间泛化能力。与传统的基于人工标注的数据增强方法相比，DemoGen无需额外的人工标注，降低了数据收集的成本。

关键设计：DemoGen的关键设计包括：1) 使用3D点云作为视觉模态，能够更准确地表示场景的几何信息。2) 使用3D编辑工具对场景中的物体进行空间变换，能够更灵活地控制数据的生成过程。3) 设计了合适的动作轨迹调整算法，保证调整后的动作轨迹能够适应新的场景。4) 使用高质量的3D渲染技术，保证合成的视觉观察具有较高的真实感。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DemoGen在多个真实世界的机器人操作任务中进行了评估，包括可变形对象操作、灵巧手操作和双手操作等。实验结果表明，DemoGen能够显著提高策略的性能，例如，在某些任务中，策略的成功率提高了20%以上。此外，DemoGen还能够扩展到抗干扰和避障等任务，进一步提升了策略的鲁棒性。

🎯 应用场景

DemoGen可应用于各种机器人操作任务，如物体抓取、装配、操作工具等。该方法能够降低数据收集成本，提高机器人操作的智能化水平，具有广泛的应用前景。未来，DemoGen可以扩展到更复杂的任务和场景，例如，可以应用于自动驾驶、虚拟现实等领域。

📄 摘要（原文）

Visuomotor policies have shown great promise in robotic manipulation but often require substantial amounts of human-collected data for effective performance. A key reason underlying the data demands is their limited spatial generalization capability, which necessitates extensive data collection across different object configurations. In this work, we present DemoGen, a low-cost, fully synthetic approach for automatic demonstration generation. Using only one human-collected demonstration per task, DemoGen generates spatially augmented demonstrations by adapting the demonstrated action trajectory to novel object configurations. Visual observations are synthesized by leveraging 3D point clouds as the modality and rearranging the subjects in the scene via 3D editing. Empirically, DemoGen significantly enhances policy performance across a diverse range of real-world manipulation tasks, showing its applicability even in challenging scenarios involving deformable objects, dexterous hand end-effectors, and bimanual platforms. Furthermore, DemoGen can be extended to enable additional out-of-distribution capabilities, including disturbance resistance and obstacle avoidance.