Data and Learning Where it Matters for Contact-Rich Manipulation
作者: Oliver Hausdörfer, Linus Schwarz, Gabor Marko, Christian Dietz, Timo Class, Luka Hofer, Jim Yun-Jin Li, Johannes Hechtl, Ralf Römer, Angela P. Schoellig
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-20
💡 一句话要点
提出针对接触丰富操作的自动化数据收集方法以提升精度
🎯 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: 接触丰富操作 自动化数据收集 深度强化学习 机器人技术 高精度任务
📋 核心要点
- 现有的基于大数据集的学习策略在高精度任务中表现不佳，难以泛化，主要是由于数据收集缺乏结构性和针对性。
- 论文提出通过自动化数据收集方案，专注于接触丰富任务的关键环节，并结合离线深度强化学习，减少对在线策略更新的依赖。
- 在四个真实任务中，仅用2到2.5小时的数据收集，成功率达到96%，在分布外场景中表现依然优异，显著高于基线的55%。
📝 摘要（中文）
在高精度任务中，基于大数据集训练的学习策略往往表现脆弱且难以泛化。研究发现，这些局限性主要源于数据收集缺乏结构和重点。论文提出了一种自动化数据收集方案，结合离线深度强化学习，专注于接触丰富任务的关键环节，从而消除对遥控操作员技能的依赖。在四个具有挑战性的真实任务中，仅用2到2.5小时的自主数据收集，成功率达96%，显著高于最强基线的55%。该研究为接触丰富任务的定向数据收集和高成功率的精密应用奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决基于大数据集的学习策略在高精度接触丰富操作中的脆弱性和泛化能力不足的问题。现有方法在复杂任务中表现不佳，主要由于数据收集的随机性和缺乏针对性。
核心思路：论文的核心思路是将密集数据收集仅限于接触丰富任务的关键环节，同时在简单的自由空间运动中依赖传统规划方法。这种方法旨在提高数据收集的效率和有效性。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：自动化数据收集模块和离线深度强化学习模块。数据收集模块专注于关键接触环节，而强化学习模块则用于优化策略。
关键创新：论文的创新在于提出了一种自动化的数据收集方案，结合离线深度强化学习，消除了对遥控操作员技能的依赖，并提高了在复杂任务中的成功率。与现有方法相比，这种方法在数据收集的结构性和针对性上有显著提升。
关键设计：在技术细节上，论文设计了特定的损失函数以优化策略，同时采用了适应性网络结构，以提高在接触丰富任务中的学习效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在四个真实任务中，仅用2到2.5小时的自主数据收集，成功率达96%，显著高于最强基线的55%。此外，该方法在分布外场景中的表现依然保持高水平，展示了其良好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、自动化装配和精密操作等场景，能够显著提升机器人在复杂环境中的操作能力。未来，该方法有望推动智能机器人在工业和服务领域的广泛应用，提升生产效率和操作精度。
📄 摘要（原文）
Learned policies trained end-to-end on large datasets often remain brittle in high-precision tasks and struggle with generalization. We find that these limitations largely stem from a lack of structure and focus in data collection. Our key insight is to leverage dense data collection only for the critical segment of contact-rich tasks and to rely on traditional planning during simple free-space motion. We propose an automated data-collection scheme in combination with offline deep reinforcement learning for the critical segment of the task, eliminating reliance on a teleoperator's skill and on online policy updates. Across four challenging real-world tasks, using only 2 to 2.5 hours of autonomous data collection, we achieve an average success rate of 96%, compared to the strongest baseline at 55%. Notably, performance remains high in out-of-distribution scenarios where end-to-end approaches struggle. Our results pave the way for targeted data collection for contact-rich tasks and for high success rates in precision applications.