Improving Robotic Imitation Learning via Trajectory Standardization
作者: Licheng Yang, Lingfeng Qian, Fei Zheng, Yonghao He, Wei Sui, Shuangshuang Li, Hu Su
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-06-22
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出信息标准化轨迹重采样方法以改善机器人模仿学习
🎯 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: 模仿学习 轨迹重采样 机器人操作 数据预处理 信息标准化 机器学习 自动化
📋 核心要点
- 现有的模仿学习方法在处理人类示范轨迹时，常常受到噪声和时间不规则性的影响，导致数据质量下降。
- 本文提出的信息标准化轨迹重采样（ISR）方法，通过在重采样过程中保持相邻点之间的信息距离一致，来提高轨迹的质量。
- 实验结果显示，ISR在三项操作任务中相比于传统的时间均匀下采样方法，任务成功率提高了约25%，且在不同操作员收集的数据集上表现稳健。
📝 摘要（中文）
机器人操作的模仿学习依赖于大量人类示范轨迹，这些轨迹通常因操作速度变化、间歇性暂停和不一致的动作密度而噪声较大且时间不规则。常见的预处理策略是时间均匀下采样，但无法有效去除速度引起的非均匀性或冗余暂停，从而降低数据质量并阻碍策略学习。为了解决这一问题，本文提出了一种离线预处理方法——信息标准化轨迹重采样（ISR），通过强制相邻点之间的信息距离近似相等来重采样每条轨迹。我们将轨迹映射到信息调制的黎曼流形上，并进行测地线等距参数化。通过速度和加速度范数构建信息强度场，速度项去除小运动冗余，加速度项保留高曲率和精细操作阶段。实验表明，与基线时间均匀3倍下采样相比，ISR在三项真实世界操作任务中提高了约25%的任务成功率。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人模仿学习中，由于人类示范轨迹的噪声和时间不规则性导致的数据质量问题。现有的时间均匀下采样方法无法有效去除速度引起的非均匀性和冗余暂停，影响了策略学习的效果。
核心思路：提出的信息标准化轨迹重采样（ISR）方法，通过强制相邻轨迹点之间的信息距离保持一致，来提高轨迹的有效性和一致性。这种设计旨在消除小运动冗余并保留重要的操作阶段。
技术框架：ISR的整体架构包括将轨迹映射到信息调制的黎曼流形上，并进行测地线等距参数化。首先，计算每条轨迹的速度和加速度范数，然后构建信息强度场以指导重采样过程。
关键创新：ISR的核心创新在于通过信息距离的标准化来重采样轨迹，这与传统的时间均匀下采样方法本质上不同，后者未能考虑轨迹中信息的非均匀分布。
关键设计：在ISR中，速度项用于去除小运动冗余，而加速度项则用于保留高曲率和细致操作阶段。具体的参数设置和损失函数设计在实验中经过优化，以确保重采样的有效性和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在三项真实世界的操作任务中，ISR方法相比于基线的时间均匀3倍下采样，任务成功率提高了约25%。此外，该方法在不同操作员收集的数据集上表现出良好的鲁棒性，并有效减少了数据集的大小和训练成本。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和人机协作等场景。通过提高模仿学习的效率，ISR能够降低训练成本并提升机器人在复杂任务中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Imitation learning for robotic manipulation relies on large sets of human demonstration trajectories, which are often noisy and temporally irregular due to variable operator speed, intermittent pauses, and inconsistent action density. A common preprocessing strategy is time-uniform downsampling to shorten sequences, but it cannot effectively remove speed-induced non-uniformity or redundant pauses. This mismatch degrades data quality and hinders policy learning. To address this issue, we propose Information-Standardized Trajectory Resampling (ISR), an offline preprocessing method for effective imitation learning. ISR resamples each trajectory by enforcing approximately equal information distance between adjacent points. Specifically, we map trajectories onto an information-modulated Riemannian manifold and perform geodesic-equidistant parameterization. We construct an information-intensity field from velocity and acceleration norms: the velocity term removes small-motion redundancy, while the acceleration term preserves high-curvature and fine-manipulation phases. We evaluate ISR on three real-world manipulation tasks with mainstream imitation learning policies. Compared with the baseline time-uniform 3x downsampling, ISR improves task success rates by about 25%, remains robust across datasets collected from different operators, and reduces both dataset size and training cost. The code and videos are publicly available at https://d-robotics-ai-lab.github.io/isr.page.