A Study on Enhancing the Generalization Ability of Visuomotor Policies via Data Augmentation

📄 arXiv: 2511.09932v1 📥 PDF

作者: Hanwen Wang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-13

💡 一句话要点

通过数据增强提升视觉运动策略泛化能力，实现零样本Sim2Real迁移

🎯 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: 视觉运动策略 数据增强 泛化能力 Sim2Real 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有视觉运动策略泛化能力不足，难以应对真实世界中物体位置、光照等变化。
  2. 通过自动化数据生成，针对性地对影响泛化能力的场景因素进行随机化，提升数据多样性。
  3. 实验表明，场景随机化能有效提升策略泛化能力，尤其在低成本机械臂的零样本Sim2Real迁移中。

📝 摘要（中文）

视觉运动策略的泛化能力至关重要，因为一个好的策略应该能够部署在各种不同的场景中。一些方法通过收集大量的轨迹增强数据来训练更具泛化能力的模仿学习策略，旨在处理场景中物体随机放置的问题。然而，这些方法生成的数据仍然缺乏多样性，这限制了训练策略的泛化能力。为了解决这个问题，我们通过自动生成显著影响泛化能力的不同场景布局因素的数据，研究了现有方法训练的策略在不同场景布局因素下的性能。我们创建了一个更广泛的随机数据集，该数据集可以通过少量的人工演示高效且自动地生成。该数据集涵盖了五种类型的机械臂和两种类型的夹爪，结合了广泛的随机化因素，如相机姿态、光照条件、桌面纹理和桌子高度，涵盖了六个操作任务。我们发现所有这些因素都会影响策略的泛化能力。应用任何形式的随机化都可以增强策略的泛化能力，其中多样化的轨迹在弥合视觉差距方面特别有效。值得注意的是，我们研究了这项工作中提出的场景随机化对增强低成本机械臂的视觉运动策略的零样本sim-to-real迁移泛化能力的影响。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于模仿学习的视觉运动策略，在训练时依赖大量轨迹数据，但即使通过数据增强，数据多样性仍然不足，导致策略在面对真实场景中物体位置、光照等变化时泛化能力较差。现有方法难以高效地针对性地生成多样化的训练数据，从而限制了策略的实际应用。

核心思路：核心在于通过自动化数据生成流程，针对性地对影响策略泛化能力的场景因素（如相机姿态、光照条件、桌面纹理等）进行随机化。通过控制这些因素的分布，可以高效地生成更具多样性的训练数据，从而提升策略的泛化能力。这种方法旨在弥合模拟环境和真实环境之间的差距。

技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 确定影响泛化能力的关键场景因素；2) 设计自动化数据生成流程，能够随机化这些因素；3) 使用生成的数据训练视觉运动策略；4) 在模拟环境和真实环境进行评估，验证策略的泛化能力。该框架的关键在于高效且可控的数据生成流程。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种自动化且可控的数据增强方法，能够针对性地随机化影响视觉运动策略泛化能力的关键场景因素。与现有方法相比，该方法能够更高效地生成多样化的训练数据，从而显著提升策略的泛化能力，尤其是在零样本Sim2Real迁移中。这种方法降低了对大量人工标注数据的依赖。

关键设计：关键设计包括：1) 精心选择需要随机化的场景因素，例如相机姿态、光照条件、桌面纹理、桌子高度等；2) 设计合理的随机化范围和分布，确保生成的数据既具有多样性，又不会过于偏离真实场景；3) 使用少量人工演示作为引导，加速策略的学习过程；4) 采用合适的视觉运动策略学习算法，例如模仿学习或强化学习。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过场景随机化，视觉运动策略的泛化能力得到了显著提升。特别是在低成本机械臂的零样本Sim2Real迁移中，该方法能够使策略在真实环境中成功执行任务，而无需任何真实环境的训练数据。这表明该方法能够有效弥合模拟环境和真实环境之间的差距，降低机器人部署的成本。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作领域，尤其是在需要机器人适应不同环境和任务的场景中。例如，在智能制造中，机器人可以根据不同的生产线布局和物料摆放自动调整操作策略。在家庭服务机器人中，可以提升机器人对不同家居环境的适应能力。该研究还有助于降低机器人部署的成本和难度，加速机器人在各行各业的普及。

📄 摘要（原文）

The generalization ability of visuomotor policy is crucial, as a good policy should be deployable across diverse scenarios. Some methods can collect large amounts of trajectory augmentation data to train more generalizable imitation learning policies, aimed at handling the random placement of objects on the scene's horizontal plane. However, the data generated by these methods still lack diversity, which limits the generalization ability of the trained policy. To address this, we investigate the performance of policies trained by existing methods across different scene layout factors via automate the data generation for those factors that significantly impact generalization. We have created a more extensively randomized dataset that can be efficiently and automatically generated with only a small amount of human demonstration. The dataset covers five types of manipulators and two types of grippers, incorporating extensive randomization factors such as camera pose, lighting conditions, tabletop texture, and table height across six manipulation tasks. We found that all of these factors influence the generalization ability of the policy. Applying any form of randomization enhances policy generalization, with diverse trajectories particularly effective in bridging visual gap. Notably, we investigated on low-cost manipulator the effect of the scene randomization proposed in this work on enhancing the generalization capability of visuomotor policies for zero-shot sim-to-real transfer.