演示数据

人示范完成任务时录下的观测与动作序列，供机器人模仿学习。

演示数据是模仿学习的原料：人通过遥操作、拖动示教或手持采集设备把任务做一遍，系统按固定频率记录每一帧的观测（相机画面、关节角等本体状态）和对应动作，一次从头到尾的示范存成一条轨迹，数据集里通常叫一个回合（episode）；机器人自己执行时录下的回合则不算演示。策略网络学的就是「看到这种观测时该做这个动作」。质量直接决定效果：动作是否一致、相机是否固定、物体是否始终入镜都有影响。单个任务几十条就能训出可用策略，通用 VLA（视觉-语言-动作）模型则需要成千上万小时、覆盖多任务多场景的演示做预训练。

例子ALOHA 论文中多数双臂任务只采 50 条演示（每个任务约 10–20 分钟数据），用 ACT 算法训练后，把电池插进遥控器的任务成功率达 96%；LeRobot 教程建议入门抓取任务至少录 50 条。

也叫

演示、示教数据、示教、专家演示、Expert Demonstration、demo 数据

相关

模仿学习、行为克隆、遥操作、观测-动作对、回合、真机数据

来源

ALOHA: Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware
Zhao et al. 2023: Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware (arXiv 2304.13705)
LeRobot Docs: Imitation Learning on Real-World Robots