Adversarial Data Collection: Human-Collaborative Perturbations for Efficient and Robust Robotic Imitation Learning
作者: Siyuan Huang, Yue Liao, Siyuan Feng, Shu Jiang, Si Liu, Hongsheng Li, Maoqing Yao, Guanghui Ren
分类: cs.RO
发布日期: 2025-03-14
备注: More information can be found on our project page:https://sites.google.com/view/adc-robot
💡 一句话要点
提出对抗性数据收集方法，通过人机协作扰动提升机器人模仿学习效率与鲁棒性。
🎯 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: 机器人模仿学习 对抗性学习 人机协作 数据增强 鲁棒性 泛化能力 数据效率
📋 核心要点
- 现实世界机器人数据收集成本高昂，传统方法依赖大规模数据集，忽略了数据质量的重要性。
- ADC框架通过人机协作，引入对抗性扰动，迫使机器人学习应对复杂环境和任务变化，提升数据利用率。
- 实验证明，ADC训练的模型在泛化性、鲁棒性和错误恢复能力方面均优于传统方法，且数据需求更少。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种对抗性数据收集(ADC)的人机协作框架，旨在通过最大化单个演示的信息密度来提高机器人操作的模仿学习效率。与被动记录静态演示的传统方法不同，ADC采用了一种协作扰动范式：在单个episode中，对抗操作员动态地改变对象状态、环境条件和语言命令，而远程操作员自适应地调整动作以克服这些不断变化的挑战。该过程将多样化的失败恢复行为、组合任务变化和环境扰动压缩到最少的演示中。实验表明，使用ADC训练的模型在未见过的任务指令上实现了卓越的组合泛化能力，增强了对感知扰动的鲁棒性，并涌现了错误恢复能力。值得注意的是，仅使用通过ADC收集的20%演示数据量训练的模型，显著优于使用完整数据集的传统方法。此外，作者正在整理一个大规模的ADC-Robotics数据集，其中包含具有对抗性扰动的真实世界操作任务，并将开源该基准以促进机器人模仿学习的进步。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人模仿学习方法通常依赖于大量人工示教数据，尤其是在真实世界环境中。然而，收集高质量、多样化的数据成本高昂。传统方法往往被动记录示教数据，缺乏对机器人应对复杂环境和任务变化能力的针对性训练，导致模型泛化能力不足。
核心思路：本文的核心思路是通过引入“对抗性数据收集”机制，在数据收集阶段主动增加数据的复杂性和多样性。具体而言，引入一个“对抗操作员”，在示教过程中实时对环境、物体状态或任务指令进行扰动，迫使“远程操作员”控制机器人采取相应的应对措施。这种方式能够将更多的信息（例如，错误恢复、应对扰动等）压缩到更少的示教数据中，从而提高数据效率。
技术框架：ADC框架包含两个主要角色：远程操作员（Tele-operator）和对抗操作员（Adversarial Operator）。远程操作员负责控制机器人完成任务，而对抗操作员则负责在任务执行过程中引入扰动。整个流程如下：1) 远程操作员开始执行任务；2) 对抗操作员观察环境和任务状态，并决定是否引入扰动（例如，改变物体位置、修改任务指令等）；3) 远程操作员根据扰动调整机器人的动作，以克服挑战并完成任务；4) 记录整个过程的数据，用于训练模仿学习模型。
关键创新：ADC的关键创新在于将对抗学习的思想引入到数据收集阶段，通过人机协作的方式主动生成更具挑战性和信息量的训练数据。与传统的被动数据收集方法相比，ADC能够显著提高数据效率，并提升模型的泛化能力和鲁棒性。
关键设计：对抗操作员的扰动策略是ADC的关键设计之一。扰动可以是随机的，也可以是基于某种策略的（例如，选择最可能导致失败的扰动）。论文中可能探讨了不同的扰动策略对模型性能的影响。此外，如何有效地将对抗操作员的知识融入到模仿学习模型的训练过程中也是一个重要的技术细节。例如，可以设计特殊的损失函数来鼓励模型学习应对扰动的能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用ADC收集的仅20%的数据训练的模型，其性能显著优于使用完整数据集的传统方法训练的模型。具体而言，ADC训练的模型在未见过的任务指令上表现出更强的组合泛化能力，对感知扰动具有更高的鲁棒性，并且能够涌现出错误恢复能力。这些结果充分证明了ADC在提高数据效率和模型性能方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要机器人进行复杂操作的场景，例如：工业自动化、家庭服务、医疗辅助等。通过对抗性数据收集，可以显著降低机器人部署的成本和难度，使其能够更好地适应真实世界中复杂多变的环境，并具备更强的鲁棒性和泛化能力。未来，该方法有望推动机器人技术在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
The pursuit of data efficiency, where quality outweighs quantity, has emerged as a cornerstone in robotic manipulation, especially given the high costs associated with real-world data collection. We propose that maximizing the informational density of individual demonstrations can dramatically reduce reliance on large-scale datasets while improving task performance. To this end, we introduce Adversarial Data Collection, a Human-in-the-Loop (HiL) framework that redefines robotic data acquisition through real-time, bidirectional human-environment interactions. Unlike conventional pipelines that passively record static demonstrations, ADC adopts a collaborative perturbation paradigm: during a single episode, an adversarial operator dynamically alters object states, environmental conditions, and linguistic commands, while the tele-operator adaptively adjusts actions to overcome these evolving challenges. This process compresses diverse failure-recovery behaviors, compositional task variations, and environmental perturbations into minimal demonstrations. Our experiments demonstrate that ADC-trained models achieve superior compositional generalization to unseen task instructions, enhanced robustness to perceptual perturbations, and emergent error recovery capabilities. Strikingly, models trained with merely 20% of the demonstration volume collected through ADC significantly outperform traditional approaches using full datasets. These advances bridge the gap between data-centric learning paradigms and practical robotic deployment, demonstrating that strategic data acquisition, not merely post-hoc processing, is critical for scalable, real-world robot learning. Additionally, we are curating a large-scale ADC-Robotics dataset comprising real-world manipulation tasks with adversarial perturbations. This benchmark will be open-sourced to facilitate advancements in robotic imitation learning.