Efficient Data Collection for Robotic Manipulation via Compositional Generalization

📄 arXiv: 2403.05110v2 📥 PDF

作者: Jensen Gao, Annie Xie, Ted Xiao, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-08 (更新: 2024-05-21)

备注: RSS 2024

💡 一句话要点

提出高效数据收集方法以提升机器人操作的广泛泛化能力

🎯 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: 机器人操作 数据收集 组合能力 视觉模仿学习 泛化能力 智能制造 自动化物流

📋 核心要点

  1. 现有的数据收集方法未能有效利用策略的组合能力，导致在面对未见环境组合时泛化能力不足。
  2. 本文提出了一种新的数据收集策略，利用策略的组合能力，减少不必要的数据收集工作。
  3. 实验结果表明，采用新策略训练的机器人在新环境中的成功率显著提高，达到了77.5%。

📝 摘要（中文）

数据收集在机器人操作中变得越来越重要，但如何有效收集数据以促进广泛泛化仍缺乏深入理解。现有的大规模数据收集工作通常在数据收集过程中变化多个环境因素，但未明确考虑训练策略的组合能力。本文通过模拟和真实机器人进行实证研究，比较数据收集策略，并评估视觉模仿学习策略是否能够组合环境因素。研究发现，策略确实展现出组合能力，利用先前的机器人数据集对真实机器人至关重要。基于这些见解，提出了更好的领域内数据收集策略，能够在相同努力下实现更好的泛化。实验结果显示，采用新策略训练的真实机器人在全新环境中的成功率为77.5%，而未考虑环境变化的数据收集策略的成功率仅为2.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人操作中数据收集的有效性问题，现有方法未能充分考虑策略的组合能力，导致泛化能力不足。

核心思路：通过实证研究探讨机器人策略在面对未见环境组合时的组合能力，并据此提出优化的数据收集策略，以减少数据收集的冗余。

技术框架：研究分为两个主要阶段：首先在模拟环境中进行数据收集策略的比较，其次在真实机器人上验证这些策略的有效性。主要模块包括数据收集、策略训练和性能评估。

关键创新：提出了一种基于组合能力的数据收集策略，显著提高了机器人在新环境中的成功率，与传统方法相比，能够更有效地利用已有数据。

关键设计：在数据收集过程中，重点关注环境因素的组合，采用特定的损失函数来优化策略训练，并利用先前的机器人数据集作为辅助，以增强策略的泛化能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，采用新数据收集策略训练的机器人在全新环境中的成功率达到77.5%，而未考虑环境变化的数据收集策略的成功率仅为2.5%。这一显著提升表明新策略在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能制造、服务机器人和自动化物流等。通过提升机器人在复杂环境中的操作能力，能够显著提高生产效率和服务质量，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Data collection has become an increasingly important problem in robotic manipulation, yet there still lacks much understanding of how to effectively collect data to facilitate broad generalization. Recent works on large-scale robotic data collection typically vary many environmental factors of variation (e.g., object types, table textures) during data collection, to cover a diverse range of scenarios. However, they do not explicitly account for the possible compositional abilities of policies trained on the data. If robot policies can compose environmental factors from their data to succeed when encountering unseen factor combinations, we can exploit this to avoid collecting data for situations that composition would address. To investigate this possibility, we conduct thorough empirical studies both in simulation and on a real robot that compare data collection strategies and assess whether visual imitation learning policies can compose environmental factors. We find that policies do exhibit composition, although leveraging prior robotic datasets is critical for this on a real robot. We use these insights to propose better in-domain data collection strategies that exploit composition, which can induce better generalization than naive approaches for the same amount of effort during data collection. We further demonstrate that a real robot policy trained on data from such a strategy achieves a success rate of 77.5% when transferred to entirely new environments that encompass unseen combinations of environmental factors, whereas policies trained using data collected without accounting for environmental variation fail to transfer effectively, with a success rate of only 2.5%. We provide videos at http://iliad.stanford.edu/robot-data-comp/.