Quality Over Quantity: Curating Contact-Based Robot Datasets Improves Learning

📄 arXiv: 2510.18137v1 📥 PDF

作者: Hrishikesh Sathyanarayan, Victor Vantilborgh, Ian Abraham

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-20

💡 一句话要点

提出基于接触感知的机器人数据筛选方法，提升机器人学习效率与确定性

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 机器人学习 接触感知 数据筛选 Fisher信息 物体动力学

📋 核心要点

  1. 现有机器人学习方法依赖大量数据，但数据质量参差不齐，影响学习效率和泛化能力。
  2. 论文提出基于接触感知的Fisher信息度量，对接触数据进行排序和筛选，选择信息量大的数据子集。
  3. 实验表明，使用筛选后的数据集能加速学习，提高学习的确定性，并验证了少量高质量数据优于大量低质量数据。

📝 摘要（中文）

本文研究了数据集的效用，探讨了更多数据或“正确”的数据对机器人学习更有利。特别地，我们量化了基于接触的数据的效用，因为接触包含机器人学习的重要信息。我们的方法推导了一个接触感知的目标函数，用于从姿态和接触数据中学习物体动力学和形状。我们证明了接触感知的Fisher信息度量可以用于根据数据对学习的信息量对接触数据进行排序和筛选。此外，我们发现基于此排序选择缩减的数据集可以改善学习任务，同时也使学习成为一个确定性过程。有趣的是，我们的结果表明，更多的数据不一定有利，而更少但信息量大的数据可以加速学习，尤其是在接触交互的情况下。最后，我们展示了我们的度量如何用于为基于接触的机器人学习提供数据筛选的初步指导。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人学习方法通常依赖于大量的数据，但这些数据中可能包含大量冗余或噪声信息，导致学习效率低下，甚至影响模型的泛化能力。尤其是在接触相关的机器人任务中，接触数据的信息量差异很大，如何从海量数据中选择最具信息量的部分是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用接触感知的Fisher信息度量来评估接触数据的质量。Fisher信息度量可以反映数据对模型参数估计的贡献程度，信息量越大，对模型参数估计的帮助越大。通过对接触数据进行排序和筛选，选择Fisher信息量大的数据子集，可以提高学习效率和确定性。

技术框架：该方法主要包含以下几个步骤：1) 构建一个接触感知的目标函数，用于从姿态和接触数据中学习物体动力学和形状；2) 利用接触感知的Fisher信息度量来评估每个接触数据样本的信息量；3) 根据Fisher信息量对数据进行排序，并选择信息量最大的数据子集；4) 使用筛选后的数据子集进行模型训练。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于接触感知的Fisher信息度量来评估接触数据的质量。与传统的随机采样或基于数据量的选择方法不同，该方法能够根据数据对模型参数估计的贡献程度来选择数据，从而提高学习效率和确定性。

关键设计：论文中，接触感知的目标函数的设计需要考虑接触力的方向和大小，以及物体本身的几何形状。Fisher信息度量的计算需要基于目标函数的梯度，因此目标函数的选择至关重要。此外，数据子集的大小也需要根据具体任务进行调整，以平衡学习效率和模型性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用基于接触感知的Fisher信息度量筛选后的数据集，能够显著提高机器人学习的效率和确定性。相比于使用全部数据进行训练，使用筛选后的数据子集可以在更短的时间内达到更高的精度。此外，实验还验证了少量高质量数据优于大量低质量数据的结论，为机器人数据收集和处理提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要与环境进行物理交互的机器人任务，例如操作、抓取、装配等。通过选择高质量的接触数据，可以显著提高机器人学习的效率和鲁棒性，降低对大量数据的依赖，从而加速机器人技术的落地应用。未来，该方法还可以扩展到其他类型的数据，例如视觉数据、听觉数据等，为更广泛的机器人学习任务提供数据筛选的指导。

📄 摘要（原文）

In this paper, we investigate the utility of datasets and whether more data or the 'right' data is advantageous for robot learning. In particular, we are interested on quantifying the utility of contact-based data as contact holds significant information for robot learning. Our approach derives a contact-aware objective function for learning object dynamics and shape from pose and contact data. We show that the contact-aware Fisher-information metric can be used to rank and curate contact-data based on how informative data is for learning. In addition, we find that selecting a reduced dataset based on this ranking improves the learning task while also making learning a deterministic process. Interestingly, our results show that more data is not necessarily advantageous, and rather, less but informative data can accelerate learning, especially depending on the contact interactions. Last, we show how our metric can be used to provide initial guidance on data curation for contact-based robot learning.