RoboCade: Gamifying Robot Data Collection
作者: Suvir Mirchandani, Mia Tang, Jiafei Duan, Jubayer Ibn Hamid, Michael Cho, Dorsa Sadigh
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-24 (更新: 2025-12-26)
备注: 10 pages, 9 figures
💡 一句话要点
RoboCade：通过游戏化方式扩展机器人数据收集，提升模仿学习策略。
🎯 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: 机器人数据收集 游戏化 模仿学习 远程遥操作 人机交互
📋 核心要点
- 现有模仿学习依赖人工演示数据，但数据收集成本高昂，限制了训练数据的规模。
- RoboCade通过游戏化远程遥操作平台，吸引更广泛的用户参与数据收集，降低成本。
- 实验证明，使用RoboCade收集的数据训练机器人策略，能显著提升非游戏化任务的成功率。
📝 摘要（中文）
模仿学习已成为训练自主机器人策略的主流方法。然而，收集演示数据集成本高昂，需要机器人资源和持续的繁琐工作，限制了数据规模。本文旨在通过游戏化的数据收集体验来扩大参与范围，解决数据规模问题。我们开发了一个游戏化的远程遥操作平台RoboCade，吸引用户收集有益于下游策略训练的数据。通过在系统界面和数据收集任务中嵌入游戏化策略，例如视觉反馈、音效、目标可视化、进度条、排行榜和徽章等。我们还提出了构建游戏化任务的原则，使其与有用的下游目标任务具有重叠结构。RoboCade被应用于空间排列、扫描和插入三个操作任务。实验表明，使用该平台收集的数据共同训练机器人策略可以提高非游戏化目标任务的成功率（+16-56%）。用户研究表明，新手用户认为游戏化平台比标准非游戏化平台更有趣（+24%）。这些结果突出了游戏化数据收集作为一种可扩展、易于访问且引人入胜的演示数据收集方法的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决模仿学习中数据收集成本高、规模受限的问题。现有方法依赖于专家或特定人员进行演示，过程繁琐且耗时，难以扩展到大规模数据集，阻碍了机器人策略的训练效果。
核心思路：论文的核心思路是通过游戏化（Gamification）的方式，将数据收集过程转化为有趣且具有吸引力的游戏，从而吸引更广泛的用户参与，降低数据收集成本，并扩大数据集规模。通过游戏化的激励机制，提高用户参与度和数据质量。
技术框架：RoboCade平台包含以下主要模块：1) 远程遥操作界面：允许用户远程控制机器人执行任务。2) 游戏化元素：包括视觉反馈、音效、目标可视化、进度条、排行榜和徽章等，用于激励用户。3) 任务设计：设计与下游目标任务具有重叠结构的游戏化任务，确保收集的数据对策略训练有益。4) 数据收集与存储：收集用户在游戏过程中的操作数据，并存储用于后续的策略训练。
关键创新：论文的关键创新在于将游戏化理念应用于机器人数据收集，提出了一种可扩展、易于访问且引人入胜的数据收集方法。与传统的人工演示相比，RoboCade能够吸引更广泛的用户参与，降低数据收集成本，并提高数据收集效率。此外，论文还提出了构建游戏化任务的原则，确保收集的数据对下游策略训练具有价值。
关键设计：论文在游戏化任务设计中，考虑了与下游目标任务的相似性，例如，空间排列、扫描和插入等任务都具有一定的通用性。在界面设计上，采用了直观的视觉反馈和音效，以及清晰的目标可视化，帮助用户理解任务目标并获得成就感。排行榜和徽章等机制则用于激励用户竞争和持续参与。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用RoboCade收集的数据共同训练机器人策略，在非游戏化目标任务上的成功率提高了16-56%。用户研究表明，新手用户对游戏化平台的喜爱程度比非游戏化平台高出24%。这些数据表明，RoboCade平台在提高数据收集效率和用户参与度方面具有显著优势。
🎯 应用场景
RoboCade平台可应用于各种需要大量机器人演示数据的场景，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过游戏化数据收集，可以降低数据获取成本，加速机器人技术的研发和应用。未来，该方法有望推广到其他领域，例如自动驾驶、虚拟现实等，为人工智能的发展提供更丰富的数据支持。
📄 摘要（原文）
Imitation learning from human demonstrations has become a dominant approach for training autonomous robot policies. However, collecting demonstration datasets is costly: it often requires access to robots and needs sustained effort in a tedious, long process. These factors limit the scale of data available for training policies. We aim to address this scalability challenge by involving a broader audience in a gamified data collection experience that is both accessible and motivating. Specifically, we develop a gamified remote teleoperation platform, RoboCade, to engage general users in collecting data that is beneficial for downstream policy training. To do this, we embed gamification strategies into the design of the system interface and data collection tasks. In the system interface, we include components such as visual feedback, sound effects, goal visualizations, progress bars, leaderboards, and badges. We additionally propose principles for constructing gamified tasks that have overlapping structure with useful downstream target tasks. We instantiate RoboCade on three manipulation tasks -- including spatial arrangement, scanning, and insertion. To illustrate the viability of gamified robot data collection, we collect a demonstration dataset through our platform, and show that co-training robot policies with this data can improve success rate on non-gamified target tasks (+16-56%). Further, we conduct a user study to validate that novice users find the gamified platform significantly more enjoyable than a standard non-gamified platform (+24%). These results highlight the promise of gamified data collection as a scalable, accessible, and engaging method for collecting demonstration data.