Is Diversity All You Need for Scalable Robotic Manipulation?
作者: Modi Shi, Li Chen, Jin Chen, Yuxiang Lu, Chiming Liu, Guanghui Ren, Ping Luo, Di Huang, Maoqing Yao, Hongyang Li
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-07-08
备注: Code is available at https://github.com/OpenDriveLab/AgiBot-World
💡 一句话要点
揭示数据多样性对可扩展机器人操作的影响，并提出速度解偏方法。
🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人操作 数据多样性 迁移学习 专家演示 速度解偏
📋 核心要点
- 现有机器人操作学习中，数据规模化的有效原则尚不明确，简单认为“数据越多越好”可能存在误导。
- 论文深入研究任务、机器人本体和专家三个维度的数据多样性对机器人学习的影响，挑战传统认知。
- 实验表明，任务多样性更关键，单机器人本体高质量数据可有效迁移，专家多样性可能导致性能下降，并提出速度解偏方法提升性能。
📝 摘要（中文）
数据规模化驱动了自然语言处理和计算机视觉领域基础模型的显著成功，但机器人操作中有效数据规模化的原则仍未得到充分理解。本文通过考察任务、机器人本体和专家三个关键维度，研究了数据多样性在机器人学习中的细微作用，挑战了“更多样化更好”的传统直觉。通过在各种机器人平台上的大量实验，我们发现：(1) 任务多样性比每个任务的演示数量更重要，有利于从多样化的预训练任务迁移到新的下游场景；(2) 多机器人本体预训练数据对于跨机器人本体迁移是可选的——在高质量单机器人本体数据上训练的模型可以有效地迁移到不同的平台，在微调过程中表现出比多机器人本体预训练模型更理想的缩放特性；(3) 专家多样性，源于个人操作偏好和人类演示中的随机变化，可能会混淆策略学习，速度多模态性是关键的影响因素。基于此，我们提出了一种分布解偏方法来缓解速度模糊性，使GO-1-Pro的性能显著提高15%，相当于使用2.5倍的预训练数据。总的来说，这些发现为如何有效地扩展机器人操作数据集提供了新的视角和实践指导。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作学习方法在数据规模化方面面临挑战。简单地增加数据量并不一定能带来性能提升，因为数据的多样性（任务、机器人本体、专家）对学习效果有复杂的影响。特别是，专家演示数据中存在的个体差异和随机性可能导致策略学习的混淆，降低模型的泛化能力。
核心思路：论文的核心思路是深入分析不同类型的数据多样性对机器人操作学习的影响，并针对性地提出解决方案。通过实验揭示任务多样性的重要性，以及专家多样性可能带来的负面影响。针对专家多样性，提出一种分布解偏方法，以缓解速度模糊性，从而提高策略学习的稳定性和性能。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1)构建包含不同任务、机器人本体和专家演示的大规模数据集；2)训练基于不同数据组合的机器人操作策略模型；3)通过实验分析不同数据多样性对模型性能的影响；4)针对专家多样性问题，提出速度解偏方法；5)在真实机器人平台上验证所提出方法的有效性。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 揭示了任务多样性比每个任务的演示数量更重要；2) 发现单机器人本体高质量数据可以有效迁移到其他机器人平台；3) 指出专家多样性可能对策略学习产生负面影响，并提出速度解偏方法来缓解这一问题。速度解偏方法是针对专家演示数据中速度多模态性问题提出的，旨在消除由于不同专家操作习惯导致的策略学习混淆。
关键设计：速度解偏方法的具体设计未知，摘要中只提到是缓解速度模糊性，提升了15%的性能。需要阅读论文全文才能了解具体实现细节，例如，可能涉及到对速度分布进行建模，并采用某种正则化或对抗训练的方法来消除速度分布的差异。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，任务多样性比每个任务的演示数量更重要，有利于迁移学习。单机器人本体高质量数据可以有效迁移到其他机器人平台，无需多机器人本体预训练。提出的速度解偏方法使GO-1-Pro的性能显著提高15%，相当于使用2.5倍的预训练数据，验证了该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过有效的数据规模化策略，可以降低机器人学习的成本，提高机器人的智能化水平和适应性，使其能够更好地完成各种复杂任务。未来的研究可以进一步探索更有效的数据增强和迁移学习方法，以实现更强大的机器人操作能力。
📄 摘要（原文）
Data scaling has driven remarkable success in foundation models for Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision (CV), yet the principles of effective data scaling in robotic manipulation remain insufficiently understood. In this work, we investigate the nuanced role of data diversity in robot learning by examining three critical dimensions-task (what to do), embodiment (which robot to use), and expert (who demonstrates)-challenging the conventional intuition of "more diverse is better". Throughout extensive experiments on various robot platforms, we reveal that (1) task diversity proves more critical than per-task demonstration quantity, benefiting transfer from diverse pre-training tasks to novel downstream scenarios; (2) multi-embodiment pre-training data is optional for cross-embodiment transfer-models trained on high-quality single-embodiment data can efficiently transfer to different platforms, showing more desirable scaling property during fine-tuning than multi-embodiment pre-trained models; and (3) expert diversity, arising from individual operational preferences and stochastic variations in human demonstrations, can be confounding to policy learning, with velocity multimodality emerging as a key contributing factor. Based on this insight, we propose a distribution debiasing method to mitigate velocity ambiguity, the yielding GO-1-Pro achieves substantial performance gains of 15%, equivalent to using 2.5 times pre-training data. Collectively, these findings provide new perspectives and offer practical guidance on how to scale robotic manipulation datasets effectively.