RoboManipBaselines: A Unified Framework for Imitation Learning in Robotic Manipulation across Real and Simulated Environments

📄 arXiv: 2509.17057v1 📥 PDF

作者: Masaki Murooka, Tomohiro Motoda, Ryoichi Nakajo, Hanbit Oh, Koshi Makihara, Keisuke Shirai, Yukiyasu Domae

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-21

💡 一句话要点

RoboManipBaselines：用于机器人操作模仿学习的统一框架

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 模仿学习 强化学习 机器人学习 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有机器人模仿学习方法在不同环境和任务中的集成、通用性和可重复性方面存在挑战。
  2. RoboManipBaselines通过统一数据收集、训练和评估流程，提供了一个跨仿真和真实环境的通用平台。
  3. 该框架旨在实现对各种任务、机器人和多模态策略的系统性基准测试，并强调其集成性、通用性、可扩展性和可重复性。

📝 摘要（中文）

RoboManipBaselines是一个开放的机器人模仿学习框架，它统一了仿真和真实机器人环境中的数据收集、训练和评估。我们将其作为一个平台推出，旨在对不同的任务、机器人和多模态策略进行系统性的基准测试，重点是集成性、通用性、可扩展性和可重复性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人模仿学习方法通常针对特定环境和任务进行定制，缺乏通用性和可移植性。在仿真和真实机器人之间迁移策略仍然是一个挑战，并且难以对不同的方法进行公平的比较和基准测试。此外，数据收集、训练和评估流程分散，阻碍了研究的复现和扩展。

核心思路：RoboManipBaselines的核心思路是构建一个统一的框架，将数据收集、训练和评估流程整合在一起，从而简化机器人模仿学习的开发和研究过程。通过提供标准化的接口和工具，该框架旨在促进不同方法之间的比较和基准测试，并支持在仿真和真实机器人环境中的策略迁移。

技术框架：RoboManipBaselines框架包含以下主要模块：1) 数据收集模块：用于从仿真和真实机器人环境中收集训练数据。2) 策略训练模块：用于训练模仿学习策略，支持多种算法和模型。3) 评估模块：用于在仿真和真实机器人环境中评估策略的性能。4) 任务定义模块：用于定义不同的机器人操作任务，例如抓取、放置和组装。5) 机器人模型模块：包含各种机器人模型的描述，方便在不同机器人平台上进行实验。

关键创新：RoboManipBaselines的关键创新在于其统一的框架设计，它将数据收集、训练和评估流程整合在一起，从而简化了机器人模仿学习的开发和研究过程。此外，该框架还支持多种任务、机器人和多模态策略，使其具有很强的通用性和可扩展性。

关键设计：框架的关键设计包括：1) 使用标准化的数据格式和接口，方便不同模块之间的交互。2) 提供多种模仿学习算法和模型，例如行为克隆、Dagger和GAIL。3) 支持在仿真和真实机器人环境中进行训练和评估。4) 提供易于使用的API，方便用户自定义任务和机器人模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

RoboManipBaselines框架通过提供统一的接口和工具，简化了机器人模仿学习的开发和研究过程。该框架支持多种任务、机器人和多模态策略，并实现了在仿真和真实机器人环境中的策略迁移。实验结果表明，该框架可以有效地训练出高性能的机器人操作策略，并在不同的任务中取得了良好的泛化能力。

🎯 应用场景

RoboManipBaselines框架可广泛应用于机器人操作的各个领域，例如工业自动化、医疗机器人和家庭服务机器人。通过提供一个统一的平台，该框架可以加速机器人模仿学习的研究和开发，并促进更智能、更灵活的机器人系统的部署。未来，该框架可以扩展到支持更复杂的任务和环境，并与其他机器人学习技术相结合，例如强化学习和元学习。

📄 摘要（原文）

RoboManipBaselines is an open framework for robot imitation learning that unifies data collection, training, and evaluation across simulation and real robots. We introduce it as a platform enabling systematic benchmarking of diverse tasks, robots, and multimodal policies with emphasis on integration, generality, extensibility, and reproducibility.