Sketch-to-Skill: Bootstrapping Robot Learning with Human Drawn Trajectory Sketches
作者: Peihong Yu, Amisha Bhaskar, Anukriti Singh, Zahiruddin Mahammad, Pratap Tokekar
分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2025-03-14
备注: Peihong Yu and Amisha Bhaskar contributed equally to this work
💡 一句话要点
提出Sketch-to-Skill框架，利用草图轨迹引导强化学习，提升机器人操作技能。
🎯 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: 机器人学习 强化学习 模仿学习 草图引导 轨迹生成 机器人操作 行为克隆
📋 核心要点
- 传统机器人操作策略训练需要大量演示或环境交互，依赖专家知识收集高质量数据，限制了可扩展性和易用性。
- Sketch-to-Skill框架将2D草图转换为3D轨迹，用于自主收集初始演示数据，并结合行为克隆和强化学习进行策略训练。
- 实验表明，该方法仅使用草图输入即可达到接近遥操作演示的性能，显著优于纯强化学习，降低了机器人学习的门槛。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为Sketch-to-Skill的新框架，旨在利用人类绘制的2D草图轨迹来引导机器人操作的强化学习，从而引导机器人操作技能的学习。与以往基于草图的方法主要集中在模仿学习或策略调节，且受限于特定训练任务不同，Sketch-to-Skill通过一个Sketch-to-3D轨迹生成器将2D草图转换为3D轨迹，并自主收集初始演示数据。这些草图生成的演示数据被用于两个方面：首先，通过行为克隆预训练一个初始策略；其次，通过强化学习和引导探索来优化该策略。实验结果表明，Sketch-to-Skill仅使用草图输入，就能达到使用遥操作演示数据作为基线模型的约96%的性能，并且超过纯强化学习策略约170%的性能。这使得机器人操作学习更易于访问，并可能扩展其在各个领域的应用。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作策略学习方法，如模仿学习和强化学习，通常需要大量的专家演示数据或环境交互，成本高昂且依赖专家知识。这限制了机器人学习的可扩展性和在缺乏专家知识场景下的应用。因此，如何利用更易获取的数据源（如人类草图）来引导机器人学习，降低学习成本，是一个亟待解决的问题。
核心思路：本文的核心思路是利用人类绘制的2D草图作为机器人学习的先验知识。通过将2D草图转换为3D轨迹，并将其作为初始演示数据，引导强化学习过程。这种方法降低了对大量高质量专家数据的依赖，使得机器人可以在缺乏专家知识的情况下进行学习。之所以选择草图，是因为草图易于绘制，能够快速表达人类的意图。
技术框架：Sketch-to-Skill框架主要包含两个阶段：1) Sketch-to-3D轨迹生成：该模块接收人类绘制的2D草图作为输入，并将其转换为3D轨迹。具体实现方式未知，可能涉及几何变换、深度估计等技术。2) 策略学习：该模块利用生成的3D轨迹进行策略学习，包括两个步骤：首先，使用行为克隆（Behavior Cloning）方法，利用3D轨迹预训练一个初始策略；然后，使用强化学习（Reinforcement Learning）方法，结合引导探索（Guided Exploration）策略，对初始策略进行优化。
关键创新：该方法的主要创新在于将人类草图作为机器人学习的引导信号，并将其与强化学习相结合。与以往基于草图的方法不同，Sketch-to-Skill不仅限于模仿学习或策略调节，而是能够自主地生成初始演示数据，并利用强化学习进行策略优化。这种方法降低了对专家数据的依赖，提高了机器人学习的灵活性和可扩展性。
关键设计：论文中未详细描述Sketch-to-3D轨迹生成器的具体实现方式，以及强化学习算法和引导探索策略的具体细节。这些细节对于复现和改进该方法至关重要，但目前未知。损失函数和网络结构等技术细节也未在论文中详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Sketch-to-Skill框架仅使用草图输入，就能达到使用遥操作演示数据作为基线模型的约96%的性能。更重要的是，该方法超过纯强化学习策略约170%的性能，证明了草图引导的有效性。这些结果表明，Sketch-to-Skill框架能够显著降低机器人学习的成本，并提高学习效率。
🎯 应用场景
Sketch-to-Skill框架具有广泛的应用前景，例如在家庭服务机器人、工业机器人、医疗机器人等领域，可以利用该方法快速训练机器人完成各种操作任务。该方法降低了机器人学习的门槛，使得非专业人士也能参与到机器人技能的训练过程中，从而加速机器人在各个领域的普及和应用。未来，该方法还可以与其他模态的数据（如语音、文本）相结合，实现更加智能和灵活的机器人学习。
📄 摘要（原文）
Training robotic manipulation policies traditionally requires numerous demonstrations and/or environmental rollouts. While recent Imitation Learning (IL) and Reinforcement Learning (RL) methods have reduced the number of required demonstrations, they still rely on expert knowledge to collect high-quality data, limiting scalability and accessibility. We propose Sketch-to-Skill, a novel framework that leverages human-drawn 2D sketch trajectories to bootstrap and guide RL for robotic manipulation. Our approach extends beyond previous sketch-based methods, which were primarily focused on imitation learning or policy conditioning, limited to specific trained tasks. Sketch-to-Skill employs a Sketch-to-3D Trajectory Generator that translates 2D sketches into 3D trajectories, which are then used to autonomously collect initial demonstrations. We utilize these sketch-generated demonstrations in two ways: to pre-train an initial policy through behavior cloning and to refine this policy through RL with guided exploration. Experimental results demonstrate that Sketch-to-Skill achieves ~96% of the performance of the baseline model that leverages teleoperated demonstration data, while exceeding the performance of a pure reinforcement learning policy by ~170%, only from sketch inputs. This makes robotic manipulation learning more accessible and potentially broadens its applications across various domains.