Shadow: Leveraging Segmentation Masks for Cross-Embodiment Policy Transfer
作者: Marion Lepert, Ria Doshi, Jeannette Bohg
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-02
备注: Project website at https://shadow-cross-embodiment.github.io
💡 一句话要点
提出Shadow方法，利用分割掩码实现跨具身机器人策略迁移
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 机器人策略迁移 跨具身学习 分割掩码 数据编辑 强化学习
📋 核心要点
- 现有机器人策略学习方法难以有效利用不同机器人硬件的数据，阻碍了跨具身机器人之间的知识迁移。
- Shadow方法通过将机器人替换为源和目标机器人的合成分割掩码，对齐训练和测试时的数据分布，实现策略迁移。
- 实验表明，Shadow在模拟和真实机器人上均表现出色，在真实机器人上的成功率比现有方法提升超过2倍。
📝 摘要（中文）
机器人领域的数据收集分散在各种硬件上，并且随着新硬件的开发，这种差异性将继续增加。为了有效利用这些数据，需要能够从不同的机器人形态中学习的方法。本文研究了这样一种场景：使用来自单个机器人手臂（源）的专家轨迹训练策略，并在未收集数据的不同机器人手臂（目标）上进行评估。我们提出了一种名为Shadow的数据编辑方案，其中训练和评估期间的机器人被源机器人和目标机器人的合成分割掩码所取代。通过这种方式，训练和测试时输入数据分布高度匹配，从而能够实现对新机器人的鲁棒策略迁移，并且比需要在各种形态的大量数据上进行协同训练的方法更具数据效率。我们证明，像Shadow这样简单的方法在模拟和真实机器人硬件上都有效，在真实机器人硬件上，Shadow的成功率比最强的基线平均提高了2倍以上。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习方法在跨具身机器人策略迁移时面临挑战。不同机器人硬件的差异导致训练和测试数据分布不一致，直接迁移效果差。需要大量目标机器人数据进行微调或协同训练，成本高昂。因此，如何在少量甚至零目标机器人数据的情况下实现有效的策略迁移是关键问题。
核心思路：Shadow的核心思想是通过数据编辑，缩小源机器人和目标机器人之间的视觉差异，从而对齐训练和测试时的数据分布。具体来说，就是将训练和测试环境中的真实机器人替换为源机器人和目标机器人的合成分割掩码。这样，策略学习过程关注的是任务相关的视觉特征，而不是特定机器人的外观。
技术框架：Shadow方法主要包含以下几个步骤：1) 使用源机器人的专家轨迹训练策略；2) 在训练和测试阶段，将真实机器人替换为合成分割掩码，该掩码由源机器人和目标机器人的分割结果组合而成；3) 使用训练好的策略在目标机器人上进行评估。整个流程无需修改现有的强化学习算法，可以灵活地与各种策略学习方法结合。
关键创新：Shadow的关键创新在于利用分割掩码来抽象机器人形态，从而实现跨具身机器人策略迁移。与直接迁移或微调方法相比，Shadow不需要目标机器人的数据，并且能够更好地泛化到新的机器人形态。与领域自适应方法相比，Shadow避免了复杂的领域对齐过程，实现更简单高效的策略迁移。
关键设计：Shadow的关键设计在于分割掩码的生成方式。论文中使用了简单的图像分割算法来提取源机器人和目标机器人的分割掩码。然后，将这些掩码合成为一个统一的掩码，用于替换训练和测试环境中的真实机器人。具体合成方式未知，但目标是尽可能保留任务相关的视觉信息，同时消除机器人外观的差异。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Shadow方法在模拟和真实机器人上均取得了显著的性能提升。在真实机器人硬件上，Shadow的成功率比最强的基线方法平均提高了2倍以上。这表明Shadow方法能够有效地实现跨具身机器人策略迁移，并具有很强的实际应用价值。
🎯 应用场景
Shadow方法可应用于机器人自动化、工业制造、物流等领域。它能够降低机器人策略学习的成本，加速新机器人的部署，并提高机器人的通用性和适应性。未来，该方法可以扩展到更复杂的机器人任务和环境，例如多机器人协作、人机交互等。
📄 摘要（原文）
Data collection in robotics is spread across diverse hardware, and this variation will increase as new hardware is developed. Effective use of this growing body of data requires methods capable of learning from diverse robot embodiments. We consider the setting of training a policy using expert trajectories from a single robot arm (the source), and evaluating on a different robot arm for which no data was collected (the target). We present a data editing scheme termed Shadow, in which the robot during training and evaluation is replaced with a composite segmentation mask of the source and target robots. In this way, the input data distribution at train and test time match closely, enabling robust policy transfer to the new unseen robot while being far more data efficient than approaches that require co-training on large amounts of data from diverse embodiments. We demonstrate that an approach as simple as Shadow is effective both in simulation on varying tasks and robots, and on real robot hardware, where Shadow demonstrates an average of over 2x improvement in success rate compared to the strongest baseline.