RoboCade: Gamifying Robot Data Collection
作者: Suvir Mirchandani, Mia Tang, Jiafei Duan, Jubayer Ibn Hamid, Michael Cho, Dorsa Sadigh
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-24
备注: 10 pages, 9 figures
💡 一句话要点
RoboCade：通过游戏化方式扩展机器人数据收集，提升模仿学习策略。
🎯 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: 机器人数据收集 游戏化 模仿学习 远程遥操作 人机交互
📋 核心要点
- 现有模仿学习依赖人工演示数据，但数据收集成本高昂，限制了训练数据的规模。
- RoboCade通过游戏化远程遥操作平台，吸引用户参与数据收集，降低数据获取成本。
- 实验证明，使用RoboCade收集的数据训练机器人策略，显著提升了目标任务的成功率和用户体验。
📝 摘要（中文）
模仿学习已成为训练自主机器人策略的主流方法。然而，收集演示数据集成本高昂，需要机器人资源和长期繁琐的人工投入，限制了数据规模。本文旨在通过游戏化的数据收集体验，吸引更广泛的用户参与，解决数据可扩展性问题。我们开发了RoboCade，一个游戏化的远程遥操作平台，通过系统界面和任务设计中的游戏化策略，鼓励用户收集有益于策略训练的数据。界面包含视觉反馈、音效、目标可视化、进度条、排行榜和徽章等元素。我们还提出了构建游戏化任务的原则，使其与下游目标任务具有重叠结构。RoboCade被应用于空间排列、扫描和插入三个操作任务。实验表明，使用该平台收集的数据共同训练机器人策略，可以提高非游戏化目标任务的成功率（+16-56%）。用户研究表明，新手用户认为游戏化平台比标准平台更具吸引力（+24%）。这些结果表明，游戏化数据收集是一种可扩展、易于访问且引人入胜的演示数据收集方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决模仿学习中训练数据不足的问题。现有方法依赖于专家或人工演示，成本高昂且难以扩展，限制了机器人策略的性能提升。痛点在于如何低成本、大规模地获取高质量的机器人操作数据。
核心思路：论文的核心思路是通过游戏化手段，将数据收集过程转化为有趣且引人入胜的游戏体验，从而吸引大量非专业用户参与数据标注和演示数据的生成。通过精心设计的游戏任务，保证收集到的数据对下游机器人策略训练具有价值。
技术框架：RoboCade平台包含以下主要模块：1) 远程遥操作界面：用户通过该界面控制机器人执行任务。2) 游戏化元素：包括视觉反馈、音效、目标可视化、进度条、排行榜和徽章等，用于激励用户参与。3) 任务设计模块：用于创建与下游目标任务相关的游戏化任务。4) 数据收集模块：记录用户的操作数据，用于训练机器人策略。整体流程是：用户通过游戏化界面远程控制机器人完成任务，平台记录操作数据，然后将这些数据用于训练机器人策略。
关键创新：论文的关键创新在于将游戏化理念融入到机器人数据收集过程中，提出了一种可扩展、低成本的数据获取方法。与传统的人工演示数据收集方法相比，RoboCade能够吸引更广泛的用户参与，从而获得更大规模的数据集。此外，论文还提出了构建游戏化任务的原则，确保收集到的数据对下游任务具有实用价值。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 游戏化界面的设计，例如使用视觉反馈和音效来增强用户的参与感。2) 任务设计，确保游戏任务与下游目标任务具有相似的结构，从而使收集到的数据能够有效地用于训练机器人策略。3) 排行榜和徽章系统，用于激励用户竞争和持续参与。
📊 实验亮点
实验结果表明，使用RoboCade收集的数据共同训练机器人策略，在空间排列任务上成功率提升了16%，在扫描任务上提升了56%，在插入任务上提升了24%。用户研究表明，新手用户认为游戏化平台比标准平台更具吸引力，用户满意度提升了24%。这些数据表明，RoboCade在提高数据收集效率和用户体验方面具有显著优势。
🎯 应用场景
RoboCade的应用场景广泛，可用于各种需要大量机器人操作数据的领域，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过游戏化数据收集，可以降低数据获取成本，加速机器人技术的研发和应用。未来，该方法有望应用于更复杂的机器人任务，并与其他数据增强技术相结合，进一步提升机器人策略的性能。
📄 摘要（原文）
Imitation learning from human demonstrations has become a dominant approach for training autonomous robot policies. However, collecting demonstration datasets is costly: it often requires access to robots and needs sustained effort in a tedious, long process. These factors limit the scale of data available for training policies. We aim to address this scalability challenge by involving a broader audience in a gamified data collection experience that is both accessible and motivating. Specifically, we develop a gamified remote teleoperation platform, RoboCade, to engage general users in collecting data that is beneficial for downstream policy training. To do this, we embed gamification strategies into the design of the system interface and data collection tasks. In the system interface, we include components such as visual feedback, sound effects, goal visualizations, progress bars, leaderboards, and badges. We additionally propose principles for constructing gamified tasks that have overlapping structure with useful downstream target tasks. We instantiate RoboCade on three manipulation tasks -- including spatial arrangement, scanning, and insertion. To illustrate the viability of gamified robot data collection, we collect a demonstration dataset through our platform, and show that co-training robot policies with this data can improve success rate on non-gamified target tasks (+16-56%). Further, we conduct a user study to validate that novice users find the gamified platform significantly more enjoyable than a standard non-gamified platform (+24%). These results highlight the promise of gamified data collection as a scalable, accessible, and engaging method for collecting demonstration data.