What Matters in Learning from Large-Scale Datasets for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2506.13536v1 📥 PDF

作者: Vaibhav Saxena, Matthew Bronars, Nadun Ranawaka Arachchige, Kuancheng Wang, Woo Chul Shin, Soroush Nasiriany, Ajay Mandlekar, Danfei Xu

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-06-16

💡 一句话要点

提出数据生成框架以优化机器人操作数据集的学习效果

🎯 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: 机器人操作 模仿学习 数据集优化 多样性来源 策略学习

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作数据集的构建缺乏系统性指导，导致数据收集的有效性不足。
  2. 本文提出了一种数据生成框架，通过模拟多样性来源来优化数据集的组成，提升学习效果。
  3. 实验结果表明，基于新策略的检索方法在现有数据集上性能提升可达70%，显著优于传统训练策略。

📝 摘要（中文）

模仿学习从大规模多任务演示数据集中已成为构建通用机器人能力的有前景路径。尽管全球范围内已投入数千小时构建此类数据集，但我们仍缺乏系统性的理解，如何收集数据以提升机器人数据集的效用并促进下游策略学习。本文开展了一项大规模数据集组成研究，开发了一个数据生成框架，以程序化模拟现有数据集中常见的多样性来源，生成具有受控组成的大规模机器人数据集。研究发现，摄像机姿态和空间排列是数据收集和检索对齐中的关键维度，并且我们的检索策略在现有数据集上能将训练策略的性能提升多达70%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效收集和利用大规模机器人操作数据集的问题。现有方法缺乏系统性指导，导致数据集的多样性和效用不足。

核心思路：论文提出了一种数据生成框架，通过程序化模拟数据集中的多样性来源，如传感器位置和物体类型，来优化数据集的组成。这种设计旨在降低实际数据收集的成本，同时提高数据集的有效性。

技术框架：整体架构包括数据生成模块和数据集组成研究模块。数据生成模块负责创建具有多样性的机器人数据集，而组成研究模块则分析不同组成对下游策略学习的影响。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种系统化的数据生成方法，使得研究人员能够在模拟环境中探索数据集组成的多样性，而无需在现实世界中进行昂贵的实验。

关键设计：在参数设置上，研究重点关注摄像机姿态和空间排列的多样性，采用特定的损失函数来优化数据生成过程，确保生成的数据集能够有效支持下游任务的学习。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于新提出的检索策略，机器人在现有数据集DROID上的训练性能提升可达70%。这一显著提升表明，优化数据集组成和检索策略对机器人学习的有效性具有重要影响。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和人机协作等。通过优化数据集的组成，能够显著提升机器人在复杂任务中的学习效率和适应能力，推动智能机器人技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Imitation learning from large multi-task demonstration datasets has emerged as a promising path for building generally-capable robots. As a result, 1000s of hours have been spent on building such large-scale datasets around the globe. Despite the continuous growth of such efforts, we still lack a systematic understanding of what data should be collected to improve the utility of a robotics dataset and facilitate downstream policy learning. In this work, we conduct a large-scale dataset composition study to answer this question. We develop a data generation framework to procedurally emulate common sources of diversity in existing datasets (such as sensor placements and object types and arrangements), and use it to generate large-scale robot datasets with controlled compositions, enabling a suite of dataset composition studies that would be prohibitively expensive in the real world. We focus on two practical settings: (1) what types of diversity should be emphasized when future researchers collect large-scale datasets for robotics, and (2) how should current practitioners retrieve relevant demonstrations from existing datasets to maximize downstream policy performance on tasks of interest. Our study yields several critical insights -- for example, we find that camera poses and spatial arrangements are crucial dimensions for both diversity in collection and alignment in retrieval. In real-world robot learning settings, we find that not only do our insights from simulation carry over, but our retrieval strategies on existing datasets such as DROID allow us to consistently outperform existing training strategies by up to 70%. More results at https://robo-mimiclabs.github.io/