Imitation Learning with Precisely Labeled Human Demonstrations
作者: Yilong Song
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-04-18
💡 一句话要点
利用精确标注的人类演示数据提升模仿学习通用机器人训练
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 模仿学习 人类演示 机器人学习 姿态估计 具身差距
📋 核心要点
- 现有模仿学习方法在利用人类演示数据时，难以精确推断动作，存在具身差距，且不易与通用机器人训练流程融合。
- 本研究通过赋予手持夹爪独特颜色，利用RANSAC和ICP配准方法，实现了对末端执行器姿态的精确估计。
- 实验表明，精确标注的人类演示数据能显著提升策略性能，单独使用可达机器人演示数据的88.1%，结合使用效果更佳。
📝 摘要（中文）
在模仿学习范式中，训练通用机器人需要大规模数据集，这通常需要多样化的数据收集方式。由于人类演示数据相对容易获取，因此如果能被合理利用，将成为一种有价值的补充。然而，现有方法在利用人类演示数据时面临着推断精确动作、弥合具身差距以及与前沿通用机器人训练流程融合等挑战。本文基于先前研究，利用手持夹爪进行高效数据收集，并通过赋予夹爪易于分割的独特颜色，使用户能够控制夹爪的外观，从而简单可靠地应用RANSAC和ICP配准方法进行精确的末端执行器姿态估计。仿真结果表明，仅使用精确标注的人类演示数据，策略性能平均可达到使用机器人演示数据的88.1%，并且在与机器人演示数据结合使用时，即使存在固有的具身差距，也能提高策略性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有模仿学习方法在利用人类演示数据时，面临着几个关键问题。首先，由于人类动作的模糊性和不精确性，难以从人类演示中推断出精确的动作指令。其次，人类和机器人之间存在固有的具身差距，即它们的物理结构和运动能力不同，这使得直接将人类演示应用于机器人控制变得困难。最后，现有方法通常难以与前沿的通用机器人训练流程有效融合，限制了人类演示数据的利用效率。
核心思路：本论文的核心思路是通过精确标注人类演示数据来解决上述问题。具体而言，通过赋予手持夹爪易于分割的独特颜色，可以利用计算机视觉技术精确地估计夹爪的姿态。这种精确的姿态估计可以作为机器人的动作指令，从而克服了人类动作模糊性和具身差距带来的挑战。此外，精确标注的数据更容易与现有的机器人训练流程集成。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 使用手持夹爪进行人类演示数据收集，其中夹爪被赋予独特的颜色。2) 利用计算机视觉技术（如RANSAC和ICP配准）从图像中精确估计夹爪的姿态。3) 将估计的夹爪姿态作为机器人的动作指令，用于训练模仿学习策略。4) 将人类演示数据与机器人演示数据结合，进一步提升策略性能。
关键创新：本论文最重要的技术创新点在于利用彩色夹爪进行精确的末端执行器姿态估计。与传统的依赖于人工标注或复杂传感器的方法相比，该方法简单、可靠且易于实现。通过精确的姿态估计，可以有效地克服人类动作模糊性和具身差距带来的挑战，从而提高模仿学习的性能。
关键设计：在关键设计方面，论文选择使用RANSAC和ICP配准方法进行姿态估计，这两种方法都具有较强的鲁棒性和精度。此外，夹爪的颜色选择也至关重要，需要选择一种易于分割且不易与场景中的其他物体混淆的颜色。具体的损失函数和网络结构的选择取决于具体的模仿学习算法，但通常会采用监督学习的方式，将估计的夹爪姿态作为目标动作进行训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，仅使用精确标注的人类演示数据，策略性能平均可达到使用机器人演示数据的88.1%。更重要的是，当与机器人演示数据结合使用时，策略性能得到了进一步提升，证明了该方法在弥合具身差距方面的有效性。这些结果表明，精确标注的人类演示数据是一种有价值的补充，可以显著提高模仿学习的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人自动化领域，尤其是在需要人类指导的复杂任务中，例如装配、操作和导航。通过利用精确标注的人类演示数据，可以降低机器人训练的成本和难度，加速机器人在实际场景中的部署。未来，该方法有望应用于更广泛的机器人应用，例如家庭服务机器人、医疗机器人和工业机器人。
📄 摘要（原文）
Within the imitation learning paradigm, training generalist robots requires large-scale datasets obtainable only through diverse curation. Due to the relative ease to collect, human demonstrations constitute a valuable addition when incorporated appropriately. However, existing methods utilizing human demonstrations face challenges in inferring precise actions, ameliorating embodiment gaps, and fusing with frontier generalist robot training pipelines. In this work, building on prior studies that demonstrate the viability of using hand-held grippers for efficient data collection, we leverage the user's control over the gripper's appearance--specifically by assigning it a unique, easily segmentable color--to enable simple and reliable application of the RANSAC and ICP registration method for precise end-effector pose estimation. We show in simulation that precisely labeled human demonstrations on their own allow policies to reach on average 88.1% of the performance of using robot demonstrations, and boost policy performance when combined with robot demonstrations, despite the inherent embodiment gap.