Data Analogies Enable Efficient Cross-Embodiment Transfer
作者: Jonathan Yang, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-06
备注: 14 pages, 11 Figures, 6 Tables
💡 一句话要点
数据类比提升跨具身迁移效率，解决异构机器人数据利用难题
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 跨具身迁移学习 数据类比 机器人学习 强化学习 异构数据 机器人控制 仿真实验
📋 核心要点
- 现有通用机器人策略训练依赖大量异构数据，但如何有效利用这些数据进行跨具身迁移仍是挑战。
- 论文提出数据类比方法，通过配对不同具身之间的演示数据，对齐场景、任务和轨迹，提升迁移效率。
- 实验结果表明，数据类比在形态变化场景下优于简单增加数据多样性，真实世界实验成功率提升22.5%。
📝 摘要（中文）
通用机器人策略通常基于大量来自不同机器人、场景和视角的演示数据进行训练。然而，如何组织和扩展这些异构数据，以真正提高特定目标环境下的性能，仍然不清楚。本文探讨了哪种形式的演示数据最有利于实现跨机器人设置的迁移。我们通过控制实验，改变末端执行器形态、机器人平台外观和相机视角，并比较了简单增加演示数量与系统性地扩展不同方式的多样性的效果。仿真实验表明，视角等感知变化受益于广泛的多样性，而形态变化则较少受益于非结构化多样性，反而从数据类比中获得最大收益，即配对的演示，将不同具身之间的场景、任务和/或轨迹对齐。受仿真结果的启发，我们仅通过改变数据组成，将真实世界跨具身迁移的成功率平均提高了22.5%，超过了大规模、未配对的数据集。
🔬 方法详解
问题定义：现有通用机器人策略训练依赖于收集自各种机器人、场景和视角的异构数据。然而，简单地增加数据量并不一定能有效提升特定目标任务的性能，尤其是在机器人形态发生变化时。现有方法缺乏有效利用异构数据进行跨具身迁移的策略，导致训练效率低下，泛化能力受限。
核心思路：论文的核心思路是利用“数据类比”的概念，通过建立不同具身之间的演示数据对应关系，对齐场景、任务和轨迹。这种方法旨在克服由于机器人形态差异导致的性能下降问题，从而更有效地利用异构数据进行跨具身迁移学习。数据类比的核心在于找到不同具身执行相似任务的对应关系，从而实现知识的有效迁移。
技术框架：该研究主要通过仿真和真实机器人实验来验证数据类比方法的有效性。实验流程包括：1) 设计不同的机器人具身，例如改变末端执行器形态、机器人平台外观和相机视角；2) 收集不同具身在相同任务下的演示数据；3) 构建数据类比，即配对不同具身之间的演示数据；4) 使用配对的数据训练机器人策略；5) 在目标机器人上评估策略的性能。
关键创新：论文的关键创新在于提出了数据类比的概念，并将其应用于跨具身迁移学习。与以往简单增加数据多样性的方法不同，数据类比方法通过建立不同具身之间的对应关系，更有效地利用异构数据。这种方法特别适用于机器人形态发生变化的情况，能够显著提升迁移学习的效率和性能。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的仿真环境，允许控制各种机器人参数，例如末端执行器形态、机器人平台外观和相机视角；2) 用于构建数据类比的配对策略，例如基于场景、任务或轨迹的相似性进行配对；3) 用于训练机器人策略的强化学习算法，例如PPO（Proximal Policy Optimization）。具体的参数设置和损失函数细节在论文中没有详细描述，可能使用了标准的强化学习训练流程。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真实验表明，数据类比方法在形态变化场景下优于简单增加数据多样性。真实世界实验中，通过改变数据组成，跨具身迁移的成功率平均提高了22.5%，超过了使用大规模、未配对数据集的基线方法。这些结果表明，数据类比是一种有效的跨具身迁移学习策略。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人自动化、智能制造、家庭服务等领域。通过数据类比，可以更高效地训练机器人适应不同的工作环境和任务需求，降低机器人部署和维护成本。未来，该方法有望扩展到更复杂的机器人系统和任务，实现更广泛的跨具身知识迁移。
📄 摘要（原文）
Generalist robot policies are trained on demonstrations collected across a wide variety of robots, scenes, and viewpoints. Yet it remains unclear how to best organize and scale such heterogeneous data so that it genuinely improves performance in a given target setting. In this work, we ask: what form of demonstration data is most useful for enabling transfer across robot set-ups? We conduct controlled experiments that vary end-effector morphology, robot platform appearance, and camera perspective, and compare the effects of simply scaling the number of demonstrations against systematically broadening the diversity in different ways. Our simulated experiments show that while perceptual shifts such as viewpoint benefit most from broad diversity, morphology shifts benefit far less from unstructured diversity and instead see the largest gains from data analogies, i.e. paired demonstrations that align scenes, tasks, and/or trajectories across different embodiments. Informed by the simulation results, we improve real-world cross-embodiment transfer success by an average of $22.5\%$ over large-scale, unpaired datasets by changing only the composition of the data.