Human-Robot Copilot for Data-Efficient Imitation Learning
作者: Rui Yan, Zaitian Gongye, Lars Paulsen, Xuxin Cheng, Xiaolong Wang
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
提出人机协同框架，通过缩放因子提升模仿学习的数据效率
🎯 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: 人机协同 模仿学习 遥操作 数据效率 机器人控制
📋 核心要点
- 现有交互式模仿学习方法在平衡灵巧性和通用性方面存在挑战，限制了其在复杂机器人任务中的应用。
- 论文提出人机协同框架，利用缩放因子实现灵巧遥操作，并保持与多种机械臂的兼容性，提升数据效率。
- 实验表明，该框架在相同演示轨迹数量下实现了更高的性能，并减少了数据收集所需的人工干预。
📝 摘要（中文）
通过遥操作收集人类演示是教机器人特定任务技能的常用方法。然而，当只有有限数量的演示可用时，由于累积误差或环境随机性，策略容易进入分布外(OOD)状态。现有的交互式模仿学习或人机回路方法试图通过遵循Human-Gated DAgger (HG-DAgger)范式来解决这个问题，该方法通过在策略执行期间选择性的人工干预来扩充演示。然而，这些方法难以平衡灵巧性和通用性：它们要么提供细粒度的校正，但仅限于特定的运动学结构，要么以牺牲精确控制为代价来实现通用性。为了克服这个限制，我们提出了人机协同框架，该框架可以利用缩放因子进行灵巧的遥操作，同时保持与各种工业和研究机械臂的兼容性。实验结果表明，我们的框架在相同数量的演示轨迹下实现了更高的性能。此外，由于只需要间歇性地进行纠正性干预，因此整个数据收集过程更加高效且耗时更少。
🔬 方法详解
问题定义：现有交互式模仿学习方法，如HG-DAgger，在机器人模仿学习中面临数据效率低下的问题。当演示数据有限时，策略容易进入分布外状态，需要人工干预进行纠正。然而，现有方法要么只能提供特定运动学结构的细粒度校正，要么牺牲精确控制以实现通用性，无法兼顾灵巧性和通用性。
核心思路：论文的核心思路是引入人机协同框架，允许人类操作员通过遥操作对机器人进行干预，同时利用缩放因子来调整人类操作的幅度，从而实现灵巧的控制。这种方法旨在结合人类的直觉和机器人的精确性，提高模仿学习的数据效率。
技术框架：该框架包含三个主要部分：1) 机器人环境，包括机器人手臂和任务环境；2) 人类操作员界面，允许操作员通过遥操作控制机器人；3) 模仿学习算法，用于从人类演示和干预中学习策略。人类操作员通过界面提供控制信号，这些信号通过缩放因子进行调整，然后发送到机器人手臂。机器人执行动作后，如果进入分布外状态，人类操作员可以进行干预，纠正机器人的行为。
关键创新：该框架的关键创新在于引入了缩放因子，允许人类操作员以不同的幅度控制机器人。这使得操作员可以进行更精细的控制，从而提高模仿学习的效率。此外，该框架具有通用性，可以应用于各种工业和研究机械臂。
关键设计：缩放因子的选择是关键。论文可能采用自适应缩放因子，根据任务的难度和机器人的状态动态调整缩放因子的大小。损失函数可能包含模仿损失和正则化项，以防止过拟合。网络结构可能采用循环神经网络（RNN）或Transformer，以捕捉时间依赖关系。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的框架在相同数量的演示轨迹下，性能优于现有方法。具体来说，该框架能够更快地学习到有效的策略，并且需要更少的人工干预。这表明该框架能够显著提高模仿学习的数据效率，并降低数据收集的成本。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高精度和灵活性的机器人任务，例如装配、焊接、喷涂等工业自动化场景，以及医疗手术、灾难救援等特殊环境。通过提高模仿学习的数据效率，可以降低机器人部署的成本和时间，加速机器人在实际场景中的应用。
📄 摘要（原文）
Collecting human demonstrations via teleoperation is a common approach for teaching robots task-specific skills. However, when only a limited number of demonstrations are available, policies are prone to entering out-of-distribution (OOD) states due to compounding errors or environmental stochasticity. Existing interactive imitation learning or human-in-the-loop methods try to address this issue by following the Human-Gated DAgger (HG-DAgger) paradigm, an approach that augments demonstrations through selective human intervention during policy execution. Nevertheless, these approaches struggle to balance dexterity and generality: they either provide fine-grained corrections but are limited to specific kinematic structures, or achieve generality at the cost of precise control. To overcome this limitation, we propose the Human-Robot Copilot framework that can leverage a scaling factor for dexterous teleoperation while maintaining compatibility with a wide range of industrial and research manipulators. Experimental results demonstrate that our framework achieves higher performance with the same number of demonstration trajectories. Moreover, since corrective interventions are required only intermittently, the overall data collection process is more efficient and less time-consuming.