Reverse to Advance: Teleoperation-Cost Effective Hard Policy Learning from Reversed Easy Tasks
作者: Qiyuan Qiao, Ge Yuan, Can Wang, Dong Xu
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-15
备注: 17 pages, 17 figures
💡 一句话要点
提出反向任务学习框架以降低高难度遥操作成本
🎯 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: 遥操作 政策学习 数据收集 机器人 高难任务 时间反转 自动化
📋 核心要点
- 现有方法在高难度遥操作任务的数据收集上成本高昂，且直接使用反向数据可能导致训练效果不佳。
- 本文提出了一种新的遥操作框架，通过时间反转简单任务来生成高难任务的有效监督信号，降低数据收集成本。
- 实验结果表明，所提方法在两个模拟基准和真实机器人实验中，相较于基线方法显著提高了高难任务的成功率和数据效率。
📝 摘要（中文）
高质量的遥操作数据集收集成本高，尤其是对于难度较大的任务。本文观察到许多任务存在方向性不对称性：完成前向的难任务较为困难，而通过放松或干扰环境反向执行则相对容易。因此，反向的简单任务轨迹可以作为高难任务的可扩展监督信号，从而减少人工示范收集的成本。然而，反向数据可能存在噪声，直接在其上训练可能导致次优策略。为此，本文提出了一种通过简单任务的时间反转进行高效政策学习的遥操作框架，包含三个关键组件：闭环数据收集管道、分层数据精炼管道和迭代政策学习方法。通过结合自动化收集、分层精炼和迭代学习，本文的方法实现了复杂高精度操作任务的可扩展、可靠训练。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高难度遥操作任务的数据收集成本高和反向数据噪声问题。现有方法在直接使用反向数据时，容易导致策略训练效果不佳。
核心思路：提出通过简单任务的时间反转生成高难任务的有效监督信号，结合自动化数据收集和精炼，提升训练效率和效果。
技术框架：整体框架包括三个主要模块：闭环数据收集管道，分层数据精炼管道，以及迭代政策学习方法。闭环管道交替使用难任务和简单任务策略，生成多样化轨迹；分层管道对简单任务的轨迹进行时间反转和质量过滤；迭代学习方法则在在线学习循环中训练高难任务策略。
关键创新：最重要的创新在于通过时间反转和分层精炼有效利用反向数据，显著提高了高难任务的训练效率和成功率。与现有方法相比，本文方法在数据收集和策略训练上实现了更高的自动化和可靠性。
关键设计：在数据收集过程中，采用了运动学先验和批评引导的优势过滤器来过滤低质量运动；在策略学习中，结合初始反向示范和过滤后的数据进行迭代训练，确保策略的稳定性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提方法在两个模拟基准和真实机器人实验中，相较于反转基线和强化学习基线，成功率提高了显著，数据效率更高，训练过程更稳定，且无需大量的高难任务遥操作示范。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、远程操控和自动化制造等高精度任务。通过降低数据收集成本和提高训练效率，能够加速复杂任务的开发与部署，推动智能机器人在实际场景中的应用。未来，该方法可能对遥操作系统的设计和优化产生深远影响。
📄 摘要（原文）
High-quality teleoperation datasets are costly to collect, particularly for hard tasks. We observe that many tasks exhibit directional asymmetry: completing the forward hard task is difficult, whereas reversing it by relaxing or disrupting the environment is comparatively easy. This suggests that reversed easy-task trajectories can serve as a scalable supervision signal for the hard task, reducing the cost of manual demonstration collection. However, reversed data can be noisy, and directly training on it may yield suboptimal policies. To enable largely automated acquisition and effective use of reversed data, we propose a teleoperation-cost effective framework for hard policy learning via temporal reversal of easy tasks, consisting of three key components: a closed-loop data collection pipeline that alternates between hard-task and easy-task policies to autonomously reset the environment and generate diverse trajectories; a hierarchical data refinement pipeline that temporally inverts easy-task rollouts and filters low-quality motion using kinematic priors and a critic-guided advantage filter; and an iterative policy learning method that trains the hard-task policy using both initial reversed easy-task demonstrations and the filtered reversed data in a continuous online learning loop. By combining automated collection, hierarchical refinement, and iterative learning, our method enables scalable, reliable training of complex, high-precision manipulation tasks. Across two simulated benchmarks and real-robot experiments, we demonstrate that our method improves hard-task success rates with higher data efficiency and more stable training compared to reversal-based and reinforcement-learning baselines, without requiring extensive hard-task teleoperation.