DemoStream: Batched Task-and-Motion-Plan Optimization for Automated Learning from Demonstration
作者: Caelan Garrett, Neel Jawale, Fabio Ramos
分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-10-15
💡 一句话要点
提出DemoStream以解决自动化学习示范中的演示质量问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 学习示范 任务与运动规划 行为克隆 批量采样 约束满足算法 机器人操作 自动化学习
📋 核心要点
- 现有的学习示范方法依赖于大量人类参与，效率低下且难以扩展。
- 本文提出DemoStream，通过批量TAMP采样和约束满足算法，优化演示质量以提升行为克隆效果。
- 实验结果表明，DemoStream在不同设置下显著提高了策略成功率，并能高效收集真实世界的示范。
📝 摘要（中文）
学习示范是一种有效的策略，用于赋予机器人操作能力，但需要大量示范数据集进行训练。现有的示范收集方法要么需要持续的人类参与，要么专门针对单一任务。任务与运动规划（TAMP）系统能够自主解决并生成通用任务的示范，但由于解决方案的多模态性，学习这些示范变得困难。本文提出DemoStream，一个优化演示质量的TAMP系统，以提高行为克隆的成功率。我们引入批量TAMP采样操作及相应的批量约束满足新算法，以并行探索多种解决方案。通过模拟实验，我们分析了不同动作空间、成本函数和批量大小对下游策略成功率的影响，并展示了在真实世界中以每小时66个示范的平均速度直接收集示范的能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有学习示范方法中对人类参与的依赖和示范质量不足的问题。现有方法在多模态解决方案上表现不佳，导致学习效果不理想。
核心思路：DemoStream通过引入批量TAMP采样和新的约束满足算法，能够并行探索多种解决方案，从而优化演示质量，提高行为克隆的成功率。
技术框架：DemoStream的整体架构包括批量采样模块、约束满足模块和演示生成模块。首先，通过批量采样生成多个候选解决方案，然后利用约束满足算法筛选出最优解，最后生成高质量的示范。
关键创新：DemoStream的主要创新在于其批量处理能力和并行探索机制，这与传统的单一任务示范收集方法有本质区别，显著提高了效率和示范质量。
关键设计：在设计中，选择了不同的动作空间和成本函数，并通过调整批量大小来优化性能。实验中使用的损失函数和网络结构经过精心设计，以确保在多模态环境下的学习效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，DemoStream在不同动作空间和成本函数设置下，成功率显著提高，尤其是在批量处理时，平均每小时可收集66个高质量示范，展示了其在真实环境中的有效性和实用性。
🎯 应用场景
DemoStream的研究成果在机器人操作、自动化制造和人机协作等领域具有广泛的应用潜力。通过高效收集和优化示范，能够加速机器人学习过程，提高其在复杂任务中的表现，推动智能机器人技术的进步。
📄 摘要（原文）
Learning from demonstration is an effective strategy for endowing robots with manipulation capabilities but requires training on datasets comprised of massive amounts of demonstrations. Existing demonstration collection approaches either require constant human involvement, for example, via teleoperation or are specialized for a single task. Task and Motion Planning (TAMP) systems are able to autonomously solve and therefore generate demonstrations for general-purpose tasks; however, learning from their demonstrations has proven difficult due to multi-modality in their solutions. In this work, we build on recent work leveraging GPU acceleration for TAMP and propose DemoStream, a TAMP system that optimizes demonstration quality in order to improve behavior cloning success rates. First, we introduce batched TAMP sampling operations along with a new TAMP algorithm that correspondingly performs batched constraint satisfaction in order to explore many solutions in parallel. We conduct simulation experiments ablating different action spaces, cost functions, and batch sizes to analyze the effect of these choices on downstream policy success rates. Finally, we show that we can leverage the safety guarantees of TAMP to directly collect real-world demonstrations at an average rate of 66 demos per hour. See our website for policy rollout videos: demostream.github.io.