HybridGen: VLM-Guided Hybrid Planning for Scalable Data Generation of Imitation Learning

📄 arXiv: 2503.13171v1 📥 PDF

作者: Wensheng Wang, Ning Tan

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-03-17

💡 一句话要点

HybridGen：VLM引导的混合规划方法，用于可扩展的模仿学习数据生成

🎯 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 数据生成 视觉-语言模型 混合规划 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法在复杂操作任务中，难以获取大规模且多样化的真实演示数据，限制了模型的泛化能力。
  2. HybridGen利用VLM解析专家演示，结合路径规划生成多样化轨迹，并通过姿态变换扩展数据，实现高效数据生成。
  3. 实验表明，HybridGen在多个任务中显著提升了模仿学习模型的性能和泛化能力，尤其在复杂任务中表现突出。

📝 摘要（中文）

为了提升机器人模仿学习的泛化能力，大规模且多样化的演示数据至关重要。然而，在真实环境中为复杂操作生成此类数据极具挑战性。我们提出了HybridGen，一个集成了视觉-语言模型（VLM）和混合规划的自动化框架。HybridGen采用两阶段流程：首先，利用VLM解析专家演示，将任务分解为专家依赖型（用于精确控制的以对象为中心的姿态变换）和可规划型片段（通过路径规划合成多样化的轨迹）；其次，姿态变换大幅扩展第一阶段的数据。关键的是，HybridGen生成大量训练数据，而无需特定的数据格式，使其广泛适用于各种模仿学习算法，我们也在多个算法上进行了实证展示。在七个任务及其变体上的评估表明，使用HybridGen训练的智能体实现了显著的性能和泛化提升，平均比最先进的方法提高了5%。值得注意的是，在最具挑战性的任务变体中，HybridGen取得了显著的改进，平均成功率达到59.7%，明显优于Mimicgen的49.5%。这些结果证明了其有效性和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人模仿学习中，难以获取大规模、多样化演示数据的问题。现有方法通常依赖人工示教或强化学习，前者成本高昂，后者训练不稳定。此外，现有方法对数据格式有特定要求，限制了其通用性。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）理解专家演示，将其分解为专家依赖型和可规划型片段，然后通过混合规划生成多样化的轨迹。这种方法结合了VLM的语义理解能力和路径规划的灵活性，能够高效地生成高质量的训练数据。

技术框架：HybridGen包含两个主要阶段：1) VLM解析与任务分解：使用VLM解析专家演示，将任务分解为专家依赖型片段（例如，精确的姿态调整）和可规划型片段（例如，移动到某个位置）。2) 混合规划与数据扩展：对于可规划型片段，使用路径规划算法生成多样化的轨迹。对于专家依赖型片段，通过姿态变换（例如，平移、旋转）来扩展数据。

关键创新：HybridGen的关键创新在于将VLM的语义理解能力与混合规划相结合，实现了一种高效、通用的数据生成方法。与现有方法相比，HybridGen无需特定数据格式，能够生成大规模、多样化的训练数据，从而显著提升模仿学习模型的性能和泛化能力。

关键设计：VLM的选择和训练是关键。论文中使用的VLM需要具备良好的语义理解能力和泛化能力，能够准确地解析专家演示并将其分解为合适的片段。路径规划算法的选择也至关重要，需要能够生成平滑、可行的轨迹。此外，姿态变换的参数设置（例如，平移范围、旋转角度）也需要仔细调整，以保证生成的数据具有多样性和合理性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HybridGen在七个任务及其变体上显著提升了模仿学习模型的性能和泛化能力，平均比最先进的方法提高了5%。在最具挑战性的任务变体中，HybridGen的平均成功率达到59.7%，明显优于Mimicgen的49.5%。这些结果证明了HybridGen在复杂操作任务中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

HybridGen可广泛应用于各种机器人模仿学习任务，例如物体抓取、装配、导航等。该方法能够降低数据采集成本，提高模型泛化能力，加速机器人智能化进程。未来，HybridGen有望应用于工业自动化、家庭服务、医疗辅助等领域。

📄 摘要（原文）

The acquisition of large-scale and diverse demonstration data are essential for improving robotic imitation learning generalization. However, generating such data for complex manipulations is challenging in real-world settings. We introduce HybridGen, an automated framework that integrates Vision-Language Model (VLM) and hybrid planning. HybridGen uses a two-stage pipeline: first, VLM to parse expert demonstrations, decomposing tasks into expert-dependent (object-centric pose transformations for precise control) and plannable segments (synthesizing diverse trajectories via path planning); second, pose transformations substantially expand the first-stage data. Crucially, HybridGen generates a large volume of training data without requiring specific data formats, making it broadly applicable to a wide range of imitation learning algorithms, a characteristic which we also demonstrate empirically across multiple algorithms. Evaluations across seven tasks and their variants demonstrate that agents trained with HybridGen achieve substantial performance and generalization gains, averaging a 5% improvement over state-of-the-art methods. Notably, in the most challenging task variants, HybridGen achieves significant improvement, reaching a 59.7% average success rate, significantly outperforming Mimicgen's 49.5%. These results demonstrating its effectiveness and practicality.