RoboEngine: Plug-and-Play Robot Data Augmentation with Semantic Robot Segmentation and Background Generation

📄 arXiv: 2503.18738v2 📥 PDF

作者: Chengbo Yuan, Suraj Joshi, Shaoting Zhu, Hang Su, Hang Zhao, Yang Gao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-24 (更新: 2025-07-13)

备注: Project Page: https://roboengine.github.io/

💡 一句话要点

RoboEngine：基于语义分割与背景生成的可插拔机器人数据增强工具

🎯 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: 机器人数据增强 语义分割 背景生成 模仿学习 机器人视觉

📋 核心要点

  1. 现有视觉增强方法依赖相机标定或受控环境，限制了其在机器人模仿学习中的应用。
  2. RoboEngine通过机器人语义分割和背景生成，实现物理和任务感知的机器人场景数据增强。
  3. 实验表明，RoboEngine能显著提升机器人操作任务的泛化能力，性能提升超过200%。

📝 摘要（中文）

本文提出RoboEngine，首个即插即用的视觉机器人数据增强工具包。用户只需几行代码即可轻松生成具有物理和任务感知的机器人场景，无需相机校准或受控环境（如绿幕）。为此，我们构建了一个新的机器人场景分割数据集，一个通用的高质量机器人分割模型，以及一个微调的背景生成模型，它们共同构成了该工具包的核心组件。实验表明，使用RoboEngine，仅基于单个场景收集的演示数据，即可将机器人操作任务推广到六个全新的场景中，与无增强的基线相比，性能提升超过200%。所有数据集、模型权重和工具包均已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人模仿学习中的视觉增强方法通常需要精确的相机标定或者依赖于特定的受控环境（例如绿幕），这限制了它们在真实世界机器人应用中的灵活性和易用性。论文旨在解决在缺乏这些先决条件的情况下，如何有效地进行机器人视觉数据增强的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用机器人场景的语义分割和背景生成技术，将机器人从原始场景中分割出来，并将其无缝地插入到新的、随机生成的背景中。通过这种方式，可以创建大量具有多样化视觉特征的增强数据，从而提高机器人模型的泛化能力。

技术框架：RoboEngine工具包主要包含三个核心模块：1) 机器人场景分割数据集：用于训练高质量的机器人分割模型。2) 通用机器人分割模型：负责将机器人从图像中精确分割出来。3) 微调的背景生成模型：用于生成逼真的背景图像，并与分割出的机器人图像进行合成。用户只需提供原始机器人场景的图像，RoboEngine即可自动生成增强后的数据。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个完整的、即插即用的机器人视觉数据增强框架，该框架无需复杂的相机标定或受控环境，即可生成高质量的增强数据。此外，论文还构建了一个新的机器人场景分割数据集，并训练了一个通用的机器人分割模型，这为机器人视觉研究提供了有价值的资源。

关键设计：关于数据集，论文构建了一个包含多种机器人和场景的分割数据集，用于训练鲁棒的分割模型。分割模型可能采用了某种深度学习架构（具体细节未知），并使用交叉熵损失函数进行训练。背景生成模型可能基于GAN或者扩散模型（具体细节未知），并针对机器人场景进行了微调，以确保生成背景的真实性和多样性。增强后的数据通过图像合成技术，将分割出的机器人图像与生成的背景图像进行无缝融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用RoboEngine进行数据增强后，机器人操作任务在六个全新场景中的泛化性能提升超过200%，相比于没有数据增强的基线方法。这充分证明了RoboEngine在提高机器人视觉鲁棒性和泛化能力方面的有效性。此外，该工具包的易用性和即插即用特性也使其具有很高的实用价值。

🎯 应用场景

RoboEngine可广泛应用于机器人模仿学习、强化学习等领域，尤其适用于需要在不同视觉环境下部署的机器人系统。该工具包能够显著降低数据采集和标注的成本，提高机器人模型的泛化能力和鲁棒性，加速机器人技术的落地应用。未来，可以进一步扩展RoboEngine的功能，例如支持更多类型的机器人和场景，以及集成更先进的视觉增强技术。

📄 摘要（原文）

Visual augmentation has become a crucial technique for enhancing the visual robustness of imitation learning. However, existing methods are often limited by prerequisites such as camera calibration or the need for controlled environments (e.g., green screen setups). In this work, we introduce RoboEngine, the first plug-and-play visual robot data augmentation toolkit. For the first time, users can effortlessly generate physics- and task-aware robot scenes with just a few lines of code. To achieve this, we present a novel robot scene segmentation dataset, a generalizable high-quality robot segmentation model, and a fine-tuned background generation model, which together form the core components of the out-of-the-box toolkit. Using RoboEngine, we demonstrate the ability to generalize robot manipulation tasks across six entirely new scenes, based solely on demonstrations collected from a single scene, achieving a more than 200% performance improvement compared to the no-augmentation baseline. All datasets, model weights, and the toolkit are released https://roboengine.github.io/