BridgeData V2：低成本大规模机器人数据 - 哪些模仿学习和离线强化学习方法真正受益

在快速发展的机器人技术和人工智能领域，获取高质量、可扩展的数据集对于推进模仿学习方法和离线强化学习 (RL) 至关重要。BridgeData V2 作为一个改变游戏规则的工具出现，它以低成本提供大规模机器人数据，使研究人员和公司能够训练更有效的模型，而无需倾家荡产。本文深入探讨了 BridgeData V2 如何在其前身的基础上进行扩展，重点介绍了模仿学习和离线 RL 中哪些特定方法受益最多。我们将探索机器人学习中的基准、机器人技术中的 VLA 模型以及机器人远程操作工作流程和 AI 训练数据收集效率等实际方面。 BridgeData V2：用于可扩展机器人操作的数据集

什么是 BridgeData V2 以及它为何对机器人技术如此重要

BridgeData V2 是一个扩展的数据集，它建立在 BridgeData V1 的基础上，提供了从经济实惠的机械臂收集的更大、更多样化的机器人交互集合。该数据集对于 模仿学习方法 和 离线强化学习 特别有价值，因为它包括来自真实世界环境的多模式数据。关键的见解是 BridgeData V2 能够实现可扩展的训练，减少对昂贵硬件的需求，并允许在模型开发中进行快速迭代。 NeurIPS 2023：BridgeData V2 作为基准数据集

其突出的特点之一是专注于通过远程操作 低成本机器人数据 收集，这使人们更容易获得高质量的机器人数据集。对于 AI 工程师和机器人公司而言，这意味着在机器人训练数据中获得更好的 ROI，因为该数据集支持各种任务和环境，从而提高了泛化能力。 BridgeData V2 GitHub 存储库

• 用于稳健训练的各种环境和操作
• 降低障碍的低成本收集方法
• 支持 VLA 模型中的多模式数据

从 BridgeData V1 扩展

与 V1 相比，BridgeData V2 提供了更多的数据，这些数据是从各种设置中的低成本机械臂收集的。这种扩展在 评估 BridgeData V2 上的模仿学习算法 研究等来源中进行了详细说明，显示了操作任务的增强性能。 机器人技术中低成本数据集的兴起

受益于 BridgeData V2 的模仿学习方法

模仿学习方法（例如行为克隆 (BC)）在 BridgeData V2 上进行训练时会看到显着改进。数据集在真实世界交互中的多样性允许模型泛化到未见过的任务，正如机器人学习中的基准所强调的那样。 离线强化学习：教程、评论和观点

例如，在此数据上训练的 BC 模型在操作中实现了更高的成功率，这归功于各种各样的操作和环境。这对于希望快速部署 AI 模型的机器人公司特别有益。 ICLR 2023：使用 BridgeData 进行模仿学习

如上面的视频所示，使用 BridgeData V2 进行模仿学习的实际演示揭示了其对模型稳健性的影响。

行为克隆及其他

除了 BC 之外，来自观察的行为克隆等方法也受益于数据集的嘈杂、真实世界数据，正如 来自观察的行为克隆 中所讨论的那样。这导致更好地处理分布偏移。

离线强化学习：BridgeData V2 的顶级表现者

由于其规模和质量，离线 RL 方法在 BridgeData V2 上蓬勃发展。根据 离线 RL 的保守 Q 学习 和 离线 RL 的隐式 Q 学习 (IQL) 研究，保守 Q 学习 (CQL) 和隐式 Q 学习 (IQL) 等算法显示出显着收益。

CQL 擅长处理次优数据，而 IQL 在离线设置中优于传统的 TD3，从而实现离线 RL 可扩展性，而无需实时交互。

1. 通过低成本远程操作收集数据
2. 在 BridgeData V2 上训练离线 RL 模型
3. 通过改进的泛化进行部署

正如 BridgeData V2 如何彻底改变离线 RL 中指出的那样，这些方法挑战了在线 RL 的主导地位，在某些领域中匹配或超过了性能。

比较基准

基准测试表明，VLA 模型中基于 Transformer 的架构受益最多，实现了更高的成功率。有关更多信息，请参阅 机器人技术的视觉-语言-动作模型 论文。

机器人技术中的 VLA 模型：与 BridgeData V2 集成

机器人技术中的视觉-语言-动作 (VLA) 模型从 BridgeData V2 的多模式数据中获得了增强的零样本能力。正如 RT-2：视觉-语言-动作模型 中探讨的那样，这弥合了模拟到真实的差距。

VLA 模型的部署策略强调快速迭代，从而提高机器人训练数据的 ROI。

零样本能力和部署

经过训练的 VLA 模型展示了强大的长时程任务执行能力，并由分层 RL 方法提供支持。

机器人远程操作：最佳实践和效率

机器人远程操作是 BridgeData V2 低成本方法的关键，与模拟相比，可降低 50-70% 的成本。根据 高效远程操作的最佳实践 ，最佳实践包括用于可扩展性的模块化数据管道。

对于机器人操作员而言，这意味着高效的工作流程以及通过 AY-Robots 等平台从机器人数据中获利的机会。

• 使用经济实惠的硬件进行数据收集
• 实施人工远程操作以实现多样性
• 与 VLA 模型集成以进行部署

成本效益分析

成本效益分析显示费用减少，非常适合初创公司。请参阅 离线 RL：机器人技术初创公司的游戏规则改变者 中的见解。

机器人训练数据中的可扩展性和 ROI

BridgeData V2 增强了机器人数据的可扩展性，允许使用最少的基础设施处理 TB 级的数据。这优化了多任务学习的资源分配。

正如 机器人技术和数据收集的扩展定律 中所讨论的那样，初创公司可以通过利用此数据集获得离线 RL 优势来实现更高的 ROI。

数据增强和模型稳健性

在 BridgeData V2 上合并数据增强可提高边缘情况的稳健性，尤其是在操作任务中。

这对于真实世界的部署至关重要，弥合了机器人 AI 训练数据中的差距。

分层 RL 方法

正如 使用 BridgeData 进行多任务模仿学习 中所述，通过模仿学习的高级策略受益于规模，从而实现稳健的执行。

挑战和未来方向

虽然 BridgeData V2 解决了许多问题，但在处理极端分布偏移方面仍然存在挑战。未来的工作可能会侧重于与 用于远程操作的机器人操作系统 (ROS) 等工具集成。

总的来说，它是推进机器人数据集和离线 RL 可扩展性的关键资源。

了解 BridgeData V2 对模仿学习方法的影响

BridgeData V2 代表了机器人数据集领域的一项重大进步，它以低成本提供大规模机器人数据，可以改变我们处理模仿学习方法的方式。该数据集由 Google 的研究人员开发，提供了大量的机器人远程操作数据，使 AI 模型能够学习复杂的操作任务，而无需昂贵的高保真模拟。根据 Google Robotics 的一篇详细文章 ，BridgeData V2 包括跨各种环境的 60,000 多个轨迹，使其成为在机器人技术中训练视觉-语言-动作 (VLA) 模型的理想资源。

BridgeData V2 的主要优势之一是它强调离线强化学习 (RL)，在这种学习中，算法可以从预先收集的数据中学习，而无需实时交互。这种方法解决了机器人数据可扩展性的挑战，因为传统方法通常需要连续的在线数据收集，这既耗时又昂贵。通过利用 BridgeData V2，研究人员观察到模仿学习方法的改进，尤其是在涉及多步骤推理和泛化到新场景的任务中。

• 增强的数据多样性：BridgeData V2 整合了来自多个机器人平台的数据，从而提高了模型的稳健性。
• 经济高效的收集：利用高效的机器人远程操作工作流程，以模拟环境成本的一小部分收集数据。
• 基准测试能力：充当评估真实世界机器人技术任务中离线 RL 方法的标准。

对于那些有兴趣深入研究的人，arXiv 上的原始研究 对各种模仿学习算法进行了基准测试，表明保守 Q 学习等方法在此数据集上表现异常出色。

BridgeData V2 的离线 RL 优势和可扩展性

离线 RL 可扩展性是推进机器人 AI 训练数据的关键因素。BridgeData V2 通过允许模型以最少的额外资源进行扩展，展示了机器人训练数据中令人印象深刻的 ROI。来自 BAIR 的一篇博文 强调了该数据集如何通过提供优于许多合成替代方案的真实世界数据来彻底改变离线 RL。

BridgeData V2 极大地增强了机器人技术中 VLA 模型的部署策略。这些模型集成了视觉、语言和动作，受益于数据集丰富的远程操作最佳实践，从而在非结构化环境中实现更好的性能。正如 关于 VLA 模型的研究 中指出的那样，整合 BridgeData V2 可以提高跨任务的泛化能力。

使用 BridgeData V2 进行 RL 的基准和模型架构

机器人学习中的基准对于比较不同的方法至关重要，而 BridgeData V2 是此类评估的基石。该数据集在 Hugging Face 等平台上的可用性使研究人员可以轻松访问以测试 RL 的模型架构。

1. 从官方存储库下载数据集。
2. 使用提供的脚本预处理数据，以与流行的框架兼容。
3. 在子集上训练模型以评估离线 RL 优势。
4. 将结果与已建立的基准进行比较。

机器人数据收集效率是 BridgeData V2 的另一个亮点。通过专注于低成本机器人数据，它可以使人们更容易获得高质量的 AI 训练数据收集。来自 DeepMind 的博客 强调了可扩展数据集在通过改进的学习成果从机器人数据中获利方面的重要性。

在具体应用方面，BridgeData V2 在推进机器人远程操作数据集方面发挥了重要作用。关于低成本远程操作的 IEEE 研究 详细介绍了与数据集设计完美契合的工作流程，从而促进了数据收集方面的最佳实践。

案例研究和真实世界应用

一些案例研究说明了 BridgeData V2 的实际优势。例如，在 CoRL 2023 评估 中，研究人员将离线 RL 方法应用于操作任务，与之前的数据集相比，成功率提高了 20%。

此外，BridgeData V2 与 TensorFlow 数据集 等工具的集成简化了 AI 工程师的工作流程，从而促进了机器人技术的创新。

机器人训练数据的未来方向和 ROI

展望未来，BridgeData V2 提供的机器人训练数据中的 ROI 表明了有希望的未来方向。随着机器人技术的 AI 训练数据不断发展，像这样的数据集将在使高级机器人技术易于访问方面发挥关键作用。VentureBeat 文章 讨论了 BridgeData V2 如何使机器人 AI 大众化，从而可能导致在制造业和医疗保健等行业中得到广泛采用。

为了最大限度地提高效益，从业者应专注于将 BridgeData V2 与离线 RL 中的新兴技术相结合。例如，保守 Q 学习论文 提供了与数据集结构完美结合的基础性见解，从而提高了整体性能。