DynaMimicGen: A Data Generation Framework for Robot Learning of Dynamic Tasks

📄 arXiv: 2511.16223v1 📥 PDF

作者: Vincenzo Pomponi, Paolo Franceschi, Stefano Baraldo, Loris Roveda, Oliver Avram, Luca Maria Gambardella, Anna Valente

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-20

💡 一句话要点

DynaMimicGen：一种用于动态任务机器人学习的数据生成框架

🎯 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)

关键词: 机器人学习 动态任务 数据生成 模仿学习 动态运动原语 轨迹生成 环境适应

📋 核心要点

  1. 现有方法在动态操作任务中，依赖大量人工示教数据，成本高昂且难以泛化到变化的环境。
  2. DynaMimicGen利用少量示教，通过动态运动原语(DMPs)生成适应动态环境的轨迹，实现高效数据生成。
  3. 实验证明，基于D-MG生成数据训练的机器人，在复杂动态任务中表现出色，显著提升了泛化能力。

📝 摘要（中文）

为了训练鲁棒的机械臂操作策略，通常需要大量且多样的数据集，但数据收集耗时费力，且在动态环境中往往不切实际。本文提出DynaMimicGen (D-MG)，一个可扩展的数据集生成框架，它仅需少量人工示教即可进行策略训练，并独特地支持动态任务设置。D-MG首先将示教分割成有意义的子任务，然后利用动态运动原语(DMPs)来适应和泛化示教行为到新的和动态变化的环境中。与依赖静态假设或简单轨迹插值的现有方法不同，D-MG生成平滑、逼真且任务一致的笛卡尔轨迹，这些轨迹可以实时适应物体姿态、机器人状态或场景几何结构的变化。该方法支持不同的场景（包括场景布局、物体实例和机器人配置），使其适用于静态和高度动态的操作任务。实验表明，通过模仿学习在D-MG生成的数据上训练的机器人智能体，在长时程和接触丰富的基准测试中取得了优异的性能，即使在不可预测的环境变化下，也能完成诸如立方体堆叠和将马克杯放入抽屉等任务。D-MG无需大量人工示教，并能在动态环境中进行泛化，为可扩展的自主机器人学习提供了一种强大而高效的替代方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态操作任务中，机器人学习策略所需的大量人工标注数据问题。现有方法通常依赖静态环境假设，或采用简单的轨迹插值，难以适应物体姿态、机器人状态或场景几何结构的动态变化，导致泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是利用少量人工示教，通过动态运动原语(DMPs)学习任务的动态特性，并生成适应动态环境变化的轨迹。DMPs能够将示教轨迹分解为目标导向的运动基元，并根据环境变化实时调整轨迹，从而实现泛化。

技术框架：D-MG框架包含以下主要阶段：1) 人工示教数据收集；2) 示教数据分割成子任务；3) 基于DMPs的学习，将示教轨迹编码为运动基元；4) 轨迹生成，根据当前环境状态，实时调整DMPs参数，生成适应动态变化的轨迹；5) 模仿学习，利用生成的数据训练机器人控制策略。

关键创新：D-MG的关键创新在于其能够利用DMPs从少量示教中学习动态任务的本质，并生成适应动态环境变化的轨迹。与现有方法相比，D-MG无需大量人工示教，且能够更好地泛化到新的和动态变化的环境中。

关键设计：D-MG的关键设计包括：1) 子任务分割算法，用于将示教轨迹分解为有意义的运动基元；2) 基于DMPs的轨迹生成器，能够根据环境变化实时调整轨迹；3) 模仿学习算法，用于从生成的数据中学习机器人控制策略。具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，在立方体堆叠和将马克杯放入抽屉等长时程和接触丰富的动态任务中，基于D-MG生成数据训练的机器人智能体取得了优异的性能。即使在不可预测的环境变化下，也能成功完成任务，验证了D-MG在动态环境下的泛化能力。

🎯 应用场景

DynaMimicGen可应用于各种动态操作任务，例如：自动化装配、物流分拣、医疗机器人辅助手术等。该方法能够降低机器人学习的成本，提高机器人在复杂动态环境中的适应性和鲁棒性，加速机器人在实际场景中的部署和应用。

📄 摘要（原文）

Learning robust manipulation policies typically requires large and diverse datasets, the collection of which is time-consuming, labor-intensive, and often impractical for dynamic environments. In this work, we introduce DynaMimicGen (D-MG), a scalable dataset generation framework that enables policy training from minimal human supervision while uniquely supporting dynamic task settings. Given only a few human demonstrations, D-MG first segments the demonstrations into meaningful sub-tasks, then leverages Dynamic Movement Primitives (DMPs) to adapt and generalize the demonstrated behaviors to novel and dynamically changing environments. Improving prior methods that rely on static assumptions or simplistic trajectory interpolation, D-MG produces smooth, realistic, and task-consistent Cartesian trajectories that adapt in real time to changes in object poses, robot states, or scene geometry during task execution. Our method supports different scenarios - including scene layouts, object instances, and robot configurations - making it suitable for both static and highly dynamic manipulation tasks. We show that robot agents trained via imitation learning on D-MG-generated data achieve strong performance across long-horizon and contact-rich benchmarks, including tasks like cube stacking and placing mugs in drawers, even under unpredictable environment changes. By eliminating the need for extensive human demonstrations and enabling generalization in dynamic settings, D-MG offers a powerful and efficient alternative to manual data collection, paving the way toward scalable, autonomous robot learning.