Boosting Robotic Manipulation Generalization with Minimal Costly Data
作者: Liming Zheng, Feng Yan, Fanfan Liu, Chengjian Feng, Yufeng Zhong, Lin Ma
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-03-25 (更新: 2025-08-03)
💡 一句话要点
提出RoboTron-Platter框架，利用低成本空间推理数据提升机器人操作泛化性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 视觉-语言-动作模型 数据增强 泛化能力 空间推理 低成本数据 任务分解
📋 核心要点
- 现有VLA模型在机器人操作中面临数据收集成本高昂，导致数据覆盖不足，泛化能力受限的问题。
- RoboTron-Platter框架将任务分解为空间推理阶段(SRP)和物理交互阶段(PIP)，并侧重于利用低成本的SRP数据。
- 实验表明，该方法在有限的PIP数据下，通过引入大量SRP数据，显著提升了零样本场景的操作成功率。
📝 摘要（中文）
视觉-语言-动作(VLA)模型在具身智能中的应用日益广泛，对多样化的操作演示需求也随之增加。然而，数据收集的高成本通常导致数据覆盖不足，限制了模型的性能。研究发现，大工作空间中的空间推理阶段(SRP)是失败案例的主要原因。幸运的是，这些数据可以低成本收集，突显了利用廉价数据来提高模型性能的潜力。本文介绍了一种分阶段且经济高效的真实操作生成流程RoboTron-Craft。在此基础上，引入了RoboTron-Platter方法，该框架将训练轨迹分解为不同的任务阶段，并利用大量易于收集的SRP数据来增强VLA模型的泛化能力。分析表明，通过适当比例的额外SRP数据进行子任务特定训练可以作为机器人操作的性能催化剂，从而最大限度地利用昂贵的物理交互阶段(PIP)数据。实验表明，通过在有限的PIP数据集中引入大比例的经济高效的SRP轨迹，我们可以在零样本场景中实现高达41%的成功率提升，同时具备将操作技能转移到新目标的能力。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于视觉-语言-动作(VLA)模型的机器人操作方法，由于数据收集成本高昂，难以覆盖所有场景，导致模型泛化能力不足。尤其是在大工作空间中，机器人进行空间推理(SRP)的阶段容易出错，而这部分数据的收集成本相对较低。现有方法未能充分利用这种廉价数据来提升模型性能。
核心思路：论文的核心思路是将机器人操作任务分解为不同的阶段，特别是将空间推理阶段(SRP)和物理交互阶段(PIP)分离。通过增加SRP阶段的数据量，并结合有限的PIP数据进行训练，从而提高模型在空间推理方面的能力，进而提升整体的操作泛化性。这种方法旨在最大限度地利用昂贵的物理交互数据，同时降低数据收集的总成本。
技术框架：论文提出了RoboTron-Craft和RoboTron-Platter两个部分。RoboTron-Craft是一个用于生成真实操作数据的流程，而RoboTron-Platter则是一个训练框架，它将训练轨迹分解为SRP和PIP两个阶段。该框架利用RoboTron-Craft生成的大量SRP数据，结合少量PIP数据，对VLA模型进行训练，以提升其泛化能力。整体流程包括数据生成、任务分解、数据增强和模型训练等步骤。
关键创新：该方法最重要的创新点在于，它认识到机器人操作任务的不同阶段具有不同的数据收集成本，并提出了一种利用低成本数据来增强模型性能的策略。通过分离SRP和PIP阶段，并增加SRP数据的比例，该方法能够更有效地利用有限的物理交互数据，从而提升模型的泛化能力。这种方法与传统的端到端训练方法不同，它更加注重任务分解和数据增强。
关键设计：论文的关键设计包括SRP和PIP阶段的划分标准，SRP数据的生成方式，以及SRP和PIP数据在训练过程中的比例。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。但可以推测，损失函数的设计可能侧重于提高模型在SRP阶段的准确性和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过引入大量低成本的SRP数据，该方法在零样本场景中实现了高达41%的成功率提升。这表明，该方法能够有效地利用廉价数据来增强模型的泛化能力。此外，实验还验证了该方法能够将操作技能转移到新的目标上，进一步证明了其泛化性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人操作的场景，如智能制造、仓储物流、家庭服务等。通过降低数据收集成本，可以加速机器人操作技术的部署和应用，提高生产效率和服务质量。未来，该方法有望推广到更复杂的机器人任务中，并与其他数据增强技术相结合，进一步提升机器人操作的智能化水平。
📄 摘要（原文）
The growing adoption of Vision-Language-Action (VLA) models in embodied AI intensifies the demand for diverse manipulation demonstrations. However, high costs associated with data collection often result in insufficient data coverage across all scenarios, which limits the performance of the models. It is observed that the spatial reasoning phase (SRP) in large workspace dominates the failure cases. Fortunately, this data can be collected with low cost, underscoring the potential of leveraging inexpensive data to improve model performance. In this paper, we introduce the RoboTron-Craft, a stage-divided and cost-effective pipeline for realistic manipulation generation. Base on this, the RoboTron-Platter method is introduced, a framework that decouples training trajectories into distinct task stages and leverages abundant easily collectible SRP data to enhance VLA model's generalization. Through analysis we demonstrate that sub-task-specific training with additional SRP data with proper proportion can act as a performance catalyst for robot manipulation, maximizing the utilization of costly physical interaction phase (PIP) data. Experiments show that through introducing large proportion of cost-effective SRP trajectories into a limited set of PIP data, we can achieve a maximum improvement of 41\% on success rate in zero-shot scenes, while with the ability to transfer manipulation skill to novel targets. Project available at https://github.com/ notFoundThisPerson/RoboTron-Craft.