精选理由
机器人团队终于有了一个能高效利用次优数据的实用方法——Ambient Diffusion Policy 解决了低质量数据难以训练的问题，做机器人模仿学习的开发者可以直接在现有数据集上尝试，有望大幅降低数据收集成本。
机器人领域的高质量任务数据昂贵且难以收集，而次优数据（低质量或分布外演示）却大量存在。现有方法在同时训练两类数据时，常无法区分次优样本中的有用和有害特征。Ambient Diffusion Policy 通过引入噪声依赖的数据使用策略，仅在高和低扩散时间步利用次优数据，从而提取有用特征。该方法基于机器人动作数据的频谱幂律分布，利用全局到局部层次和局部性两个性质。在六项任务上，针对四种次优数据（噪声轨迹、仿真到现实差距、任务不匹配、大规模数据混合），该方法均有效，并在 Open X-Embodiment 数据集上比现有方法提升高达33%。
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机器人领域的高质量任务数据昂贵且难以收集，而次优数据（低质量或分布外演示）却大量存在。现有方法在同时训练两类数据时，常无法区分次优样本中的有用和有害特征。Ambient Diffusion Policy 通过引入噪声依赖的数据使用策略，仅在高和低扩散时间步利用次优数据，从而提取有用特征。该方法基于机器人动作数据的频谱幂律分布，利用全局到局部层次和局部性两个性质。在六项任务上，针对四种次优数据（噪声轨迹、仿真到现实差距、任务不匹配、大规模数据混合），该方法均有效，并在 Open X-Embodiment 数据集上比现有方法提升高达33%。
We propose Ambient Diffusion Policy, a simple and principled method for imitation learning from suboptimal data in robotics. High-quality, task-specific robot data is expensive and time-consuming to collect, while subopt…