DataMIL: Selecting Data for Robot Imitation Learning with Datamodels
作者: Shivin Dass, Alaa Khaddaj, Logan Engstrom, Aleksander Madry, Andrew Ilyas, Roberto Martín-Martín
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-05-14
💡 一句话要点
DataMIL：基于数据模型的机器人模仿学习数据选择框架
🎯 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: 机器人模仿学习 数据选择 数据模型 策略优化 端到端学习
📋 核心要点
- 现有机器人策略在特定任务上表现不佳，且数据选择方法依赖人工定义的质量标准，并非直接优化任务成功。
- DataMIL通过策略驱动的数据选择，以端到端方式推理数据选择，直接优化任务成功，选择增强策略的数据。
- 实验表明，DataMIL在模拟和真实世界任务中，从Open X-Embodiment数据集选择数据后，成功率持续提高，性能优于基线。
📝 摘要（中文）
为了训练通用机器人策略，机器人社区积累了大量且多样的数据集。然而，这些策略在各种任务上实现了强大的平均性能，但在单个专业任务上通常表现不佳，需要对新获取的特定任务数据进行进一步调整。将特定任务数据与精心策划的大型先验数据集子集相结合进行协同训练可以产生更好的专用策略，但天真地选择数据实际上可能会损害下游性能。为了解决这个问题，我们引入了DataMIL，这是一个基于数据模型范式的策略驱动的数据选择框架，它以端到端的方式推理数据选择，使用策略本身来识别哪些数据点最能提高性能。与使用人类质量概念（例如，基于语义或视觉相似性）过滤数据的标准做法不同，DataMIL直接优化数据选择以实现任务成功，从而使我们能够选择增强策略的数据，同时删除降低策略的数据。为了避免在选择过程中执行昂贵的环境rollout，我们在特定任务数据上使用了一种新颖的替代损失函数，从而使我们能够在不降低性能的情况下在现实世界中使用DataMIL。我们在60多个模拟和真实世界操作任务套件上验证了我们的方法——最值得注意的是展示了从Open X-Embodiment数据集成功选择数据——证明了成功率的持续提高和优于多个基线的性能。我们的结果强调了端到端、性能感知数据选择对于释放机器人技术中大型先验数据集的潜力至关重要。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人模仿学习中，如何从大规模数据集中选择对特定任务最有益的数据子集的问题。现有方法通常依赖于人工定义的启发式规则或数据相似性度量来选择数据，这些方法并非直接针对策略性能进行优化，可能导致选择的数据降低策略性能。
核心思路：DataMIL的核心思路是利用数据模型（Datamodels）的思想，构建一个策略驱动的数据选择框架。该框架通过优化一个代理损失函数，直接选择能够最大程度提高策略在特定任务上的性能的数据子集。这种端到端的优化方式避免了人工干预，并能够选择出真正对策略学习有益的数据。
技术框架：DataMIL的整体框架包含以下几个主要模块：1) 策略网络：用于执行特定任务的机器人策略。2) 数据模型：用于评估不同数据子集对策略性能的影响。3) 代理损失函数：用于近似评估策略在真实环境中的性能，避免昂贵的rollout。4) 数据选择模块：基于数据模型和代理损失函数，选择最优的数据子集。整个流程是，首先使用少量特定任务数据训练一个初始策略，然后利用数据模型和代理损失函数评估不同数据子集对策略性能的影响，最后选择最优的数据子集用于进一步训练策略。
关键创新：DataMIL的关键创新在于其端到端的数据选择框架，该框架直接优化策略在特定任务上的性能，避免了人工定义的启发式规则。此外，论文还提出了一个新颖的代理损失函数，该函数能够近似评估策略在真实环境中的性能，从而避免了昂贵的rollout。
关键设计：DataMIL的关键设计包括：1) 代理损失函数的选择：论文选择了一个基于特定任务数据的损失函数，该函数能够反映策略在真实环境中的性能。2) 数据模型的构建：论文使用数据模型来评估不同数据子集对策略性能的影响。3) 数据选择算法：论文使用梯度下降等优化算法来选择最优的数据子集。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
DataMIL在超过60个模拟和真实世界操作任务上进行了验证，结果表明，与基线方法相比，DataMIL能够显著提高策略的成功率。特别是在Open X-Embodiment数据集上的实验表明，DataMIL能够有效地选择对策略学习有益的数据，从而提高策略的性能。
🎯 应用场景
DataMIL可应用于各种机器人模仿学习任务，尤其是在数据量大但质量参差不齐的情况下。例如，可以利用该方法从众包数据集中选择高质量数据，用于训练更鲁棒的机器人策略。该研究有助于提升机器人策略的泛化能力和适应性，加速机器人在复杂环境中的应用。
📄 摘要（原文）
Recently, the robotics community has amassed ever larger and more diverse datasets to train generalist robot policies. However, while these policies achieve strong mean performance across a variety of tasks, they often underperform on individual, specialized tasks and require further tuning on newly acquired task-specific data. Combining task-specific data with carefully curated subsets of large prior datasets via co-training can produce better specialized policies, but selecting data naively may actually harm downstream performance. To address this, we introduce DataMIL, a policy-driven data selection framework built on the datamodels paradigm that reasons about data selection in an end-to-end manner, using the policy itself to identify which data points will most improve performance. Unlike standard practices that filter data using human notions of quality (e.g., based on semantic or visual similarity), DataMIL directly optimizes data selection for task success, allowing us to select data that enhance the policy while dropping data that degrade it. To avoid performing expensive rollouts in the environment during selection, we use a novel surrogate loss function on task-specific data, allowing us to use DataMIL in the real world without degrading performance. We validate our approach on a suite of more than 60 simulation and real-world manipulation tasks - most notably showing successful data selection from the Open X-Embodiment datasets-demonstrating consistent gains in success rates and superior performance over multiple baselines. Our results underscore the importance of end-to-end, performance-aware data selection for unlocking the potential of large prior datasets in robotics. More information at https://robin-lab.cs.utexas.edu/datamodels4imitation/