Bootstrapping Imitation Learning for Long-horizon Manipulation via Hierarchical Data Collection Space
作者: Jinrong Yang, Kexun Chen, Zhuoling Li, Shengkai Wu, Yong Zhao, Liangliang Ren, Wenqiu Luo, Chaohui Shang, Meiyu Zhi, Linfeng Gao, Mingshan Sun, Hui Cheng
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-05-23
💡 一句话要点
提出基于分层数据收集空间的模仿学习方法，提升长时程操作任务性能。
🎯 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 机器人操作 长时程任务 分层数据收集 数据效率
📋 核心要点
- 传统模仿学习在长时程操作任务中需要大量高质量数据，数据收集成本高昂，限制了其应用。
- HD-Space将复杂任务分解为原子任务，并为每个任务设计状态/动作空间，提升数据质量和训练效率。
- 实验表明，HD-Space能显著提升模仿学习策略在长时程操作任务中的性能，尤其是在数据量较少的情况下。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于机器人模仿学习的分层数据收集空间（HD-Space），旨在解决传统模仿学习方法在长时程操作任务中，需要大量高质量数据才能达到高成功率和泛化性的问题。HD-Space通过从高层视角将精细操作任务分解为多个关键原子任务，并为每个原子任务设计特定的状态/动作空间，从而生成更鲁棒的模仿学习数据。实验结果表明，使用HD-Space收集的数据训练的模仿学习策略，在模拟和真实世界的长时程操作任务中均能显著提升性能。HD-Space能够利用少量演示数据训练出更强大的策略，为优化数据质量和指导数据扩展提供了新的思路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决长时程机器人操作任务中，模仿学习对高质量、大规模演示数据的高度依赖问题。现有方法通常需要持续增加数据或进行人机协作迭代，成本高昂，且容易受到非鲁棒动作的影响。
核心思路：核心在于重新思考数据收集流程中的状态/动作空间，并关注导致非鲁棒动作预测的潜在因素。通过将复杂的操作任务分解为多个关键的原子任务，并为每个原子任务设计专门的状态/动作空间，从而引导人类提供更有效、更鲁棒的演示数据。
技术框架：HD-Space方法包含以下几个关键步骤：1) 任务分解：将长时程操作任务分解为多个原子任务。2) 状态/动作空间设计：为每个原子任务设计特定的状态和动作空间，使其更易于人类示教和机器人学习。3) 数据收集：利用设计好的状态/动作空间进行人类演示数据的收集。4) 策略训练：使用收集到的数据训练模仿学习策略。
关键创新：关键创新在于提出了分层数据收集空间（HD-Space）的概念，通过对任务进行分解，并针对每个子任务设计特定的状态/动作空间，从而显著提升了数据质量和训练效率。与传统模仿学习方法直接学习整个复杂任务相比，HD-Space更关注原子任务的鲁棒性，从而提升整体策略的性能。
关键设计：具体的状态/动作空间设计取决于具体的原子任务。例如，对于一个抓取任务，状态空间可能包括物体的位置和姿态，动作空间可能包括机械臂末端执行器的运动速度和夹爪的开合程度。论文中没有明确给出损失函数和网络结构的具体细节，但强调了数据收集空间的设计对最终策略性能的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用HD-Space收集的数据训练的模仿学习策略，在模拟和真实世界的长时程操作任务中均能显著提升性能。具体而言，在多个真实机器人操作任务中，HD-Space方法在少量演示数据下，相比于传统模仿学习方法，成功率提升显著，验证了HD-Space在提升数据效率方面的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人进行复杂操作的场景，如智能制造、家庭服务、医疗辅助等。通过减少对大量演示数据的依赖，降低了机器人部署和训练的成本，加速了机器人技术在实际场景中的应用。未来，该方法有望与其他模仿学习技术结合，进一步提升机器人的智能化水平。
📄 摘要（原文）
Imitation learning (IL) with human demonstrations is a promising method for robotic manipulation tasks. While minimal demonstrations enable robotic action execution, achieving high success rates and generalization requires high cost, e.g., continuously adding data or incrementally conducting human-in-loop processes with complex hardware/software systems. In this paper, we rethink the state/action space of the data collection pipeline as well as the underlying factors responsible for the prediction of non-robust actions. To this end, we introduce a Hierarchical Data Collection Space (HD-Space) for robotic imitation learning, a simple data collection scheme, endowing the model to train with proactive and high-quality data. Specifically, We segment the fine manipulation task into multiple key atomic tasks from a high-level perspective and design atomic state/action spaces for human demonstrations, aiming to generate robust IL data. We conduct empirical evaluations across two simulated and five real-world long-horizon manipulation tasks and demonstrate that IL policy training with HD-Space-based data can achieve significantly enhanced policy performance. HD-Space allows the use of a small amount of demonstration data to train a more powerful policy, particularly for long-horizon manipulation tasks. We aim for HD-Space to offer insights into optimizing data quality and guiding data scaling. project page: https://hd-space-robotics.github.io.