Robomimic v0.5版本发布：强化学习框架的重大升级

引言

Robomimic是一个专注于机器人模仿学习的开源框架，旨在为研究人员和开发者提供强大的工具来训练和评估机器人策略。该框架支持多种模仿学习算法，包括行为克隆(BC)、生成对抗模仿学习(GAIL)等，并提供了丰富的预训练模型和数据集支持。

核心更新内容

1. 新增扩散策略算法

v0.5版本引入了基于UNet架构的扩散策略(Diffusion Policy)实现。扩散策略是近年来在机器人控制领域取得显著进展的新方法，通过将动作预测建模为去噪过程，能够生成更加平滑和鲁棒的控制策略。该算法在Robomimic提供的多个基准数据集上表现优异，甚至超越了传统的BC-RNN方法。

扩散策略的核心优势在于：

• 能够处理多模态的动作分布
• 生成的动作序列更加平滑连贯
• 对噪声和干扰具有更强的鲁棒性

2. 动作字典与归一化支持

新版本对动作空间的处理能力进行了大幅增强，引入了动作字典和归一化支持。这一改进特别适用于需要处理多种不同类型动作的复杂机器人任务，例如同时控制末端执行器位置和姿态的机械臂操作。

主要特性包括：

• 支持定义多个动作组件
• 可为每个动作组件单独配置处理方式
• 灵活的动作归一化方案
• 支持不同动作空间的混合使用

3. 多数据集联合训练

Robomimic v0.5现在支持同时使用多个数据集进行训练，这一功能为以下场景提供了便利：

• 跨任务知识迁移
• 混合不同质量的数据(如专家演示和次优演示)
• 平衡不同来源的数据分布

用户可以为每个数据集设置不同的采样权重，并控制是否根据数据集大小进行归一化处理。

4. 语言条件策略学习

新版本增加了对语言条件策略的支持，主要特性包括：

• 使用CLIP模型进行语言编码
• 两种条件注入方式：直接作为动作头输入或通过FiLM机制影响视觉编码器
• 支持多种视觉编码器架构

这一功能为实现"语言指令→机器人动作"的端到端学习提供了便利。

5. 训练恢复功能

v0.5版本新增了训练过程恢复功能，当训练意外中断时，用户可以通过简单的命令行参数恢复训练，而无需从头开始。这一改进显著提高了长期训练任务的可靠性。

其他重要改进

1. 数据增强增强：支持串联多个观测随机化器，提供更丰富的数据增强组合
2. 学习率调度：新增基于余弦退火的学习率调度器，支持按批次更新
3. BC-Transformer改进：扩展了预测动作序列的能力
4. 环境元数据更新：支持在训练配置中动态更新环境元数据
5. 多进程观测提取：提高了数据处理效率

技术细节与最佳实践

对于扩散策略的实现，建议使用以下配置参数：

• 预测步数：16-32步
• 噪声调度：线性或余弦
• 去噪网络：UNet架构
• 训练步数：建议50k-100k

在多数据集训练时，建议：

• 为不同质量的数据集设置不同的采样权重
• 考虑使用课程学习策略逐步调整权重
• 监控各数据集对损失的贡献

语言条件策略训练时：

• CLIP嵌入维度建议保持默认(512维)
• FiLM注入位置影响模型性能，需实验确定最佳位置
• 语言指令应尽量简洁明确

兼容性说明

v0.5版本包含以下不兼容变更：

1. 移除了对EnvGibsonMOMART环境的支持
2. 视觉观测后处理功能从环境包装器移至RolloutPolicy
3. 旧版检查点中的观测归一化统计信息无法直接加载

结语

Robomimic v0.5通过引入扩散策略、增强动作处理能力、支持多数据集训练和语言条件学习等重大改进，进一步巩固了其作为机器人模仿学习研究首选框架的地位。这些新特性不仅扩展了框架的应用范围，也为解决更复杂的机器人控制问题提供了新的可能性。建议用户充分利用这些新功能，探索机器人模仿学习的前沿方向。