Learning Robot Behavior Priors from Non-Robotic Synthetic Data

📄 arXiv: 2610.31275v1 📥 PDF

作者: Mateusz Odrowaz-Sypniewski, Michael Amir, Jasmine Bayrooti, Ajay Shankar, Amanda Prorok

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-10-22

💡 一句话要点

提出利用合成数据学习机器人行为先验以解决数据瓶颈问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人学习 合成数据 行为先验 零-shot学习 数据生成 Transformer模型 动作预测

📋 核心要点

  1. 现有的机器人学习模型常常依赖于真实数据，这导致数据收集成本高且效率低。
  2. 本文提出利用程序生成的合成数据作为预训练先验，以减少对真实机器人数据的依赖。
  3. 实验结果显示，基于合成数据训练的模型在未见过的物理任务上实现了良好的零-shot预测性能。

📝 摘要（中文）

真实机器人数据在任务和形态上丰富，但常常成为训练机器人学习模型的瓶颈。本文探讨了模型如何利用无体现系统的数据获取必要的结构。我们测试了低成本的程序生成合成数据是否能在模型观察任何真实行为之前提供有用的先验。通过机器人动作预测这一自然的预训练目标，我们引入了三种数据生成管道，利用数学抽象来建模机器人控制，并将其作为Transformer的预训练先验。实验表明，纯粹基于非机器人数据训练的模型在未见过的物理机器人任务上实现了非平凡的零-shot预测性能，且我们的专用控制先验显著优于通用因果先验。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人学习模型训练中对真实数据的依赖问题，现有方法在数据收集上存在高成本和效率低下的痛点。

核心思路：通过使用程序生成的合成数据，模型可以在没有真实行为观察的情况下学习到有用的行为先验，从而提高学习效率。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：合成数据生成管道、Transformer模型以及动作预测任务。合成数据生成管道负责创建数学抽象的控制数据，Transformer模型用于学习这些数据中的结构。

关键创新：最重要的创新在于提出了使用合成数据作为机器人行为先验的概念，这与传统依赖真实数据的训练方法本质上不同。

关键设计：在模型训练中，使用了特定的损失函数来优化预测性能，并设计了适合于合成数据特性的网络结构，以提高模型在零-shot任务中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于合成数据训练的模型在未见过的物理机器人任务上实现了显著的零-shot预测性能，尽管与基于真实数据的计算匹配基线相比，后者在训练数据集上表现更好，但合成数据模型在多样性和适应性上展现了优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人控制、自动化系统和智能制造等。通过降低对真实数据的依赖，能够显著减少数据收集成本，提升机器人学习的效率和灵活性，未来可能推动更多领域的机器人应用。

📄 摘要（原文）

Real robot data, rich across tasks and morphologies, is often treated as the bottleneck for training robot learning models, including embodied foundation models that aim for zero-shot physical transfer. In this paper, we investigate the degree to which such models can acquire necessary structure using data from systems without embodiment. To this end, we test if inexpensive, procedurally generated synthetic data can yield useful priors before a model observes any real-world behavior. We study this through robot action prediction, a natural pretraining objective and a direct test of whether structure learned from arbitrary synthetic tasks transfers to embodied settings. We introduce three data generation pipelines that model mathematical abstractions of robotic control, and use them as pretraining priors for a Transformer. We demonstrate that a model trained purely on this non-robotic data attains non-trivial zero-shot prediction performance on unseen physical robot tasks via an in-context learning mechanism, and that our specialized control priors notably improve upon generic causal priors. We also compare against a compute-matched baseline trained on real robot data, and find that it outperforms our model but only on the datasets it was trained on. These findings suggest that procedurally generated, mathematical abstractions can yield useful robotic priors, offering a potential complement to expensive embodied data collection.