空操作 / 静止帧过滤

训练前删掉示教里机器人没动的时间步，避免模型学会「原地卡住」。

空操作（no-op）指示教轨迹里动作几乎为零、机器人状态不变的时间步，常见于遥操作开头的等待、操作员中途停顿，或录制程序在第一步填入的零动作。空操作过滤就是在训练前把这些时间步删掉。原因是模仿学习会照单全收：表达能力强的单步策略学到这些样本后，部署时可能在某个状态反复输出零动作，机器人就停在那里不动。OpenVLA（2024）论文记录了这个问题：原始 BridgeData V2 每条示教的第一步都是全零动作，不处理直接训练，策略会频繁输出零动作而卡住；在 LIBERO 上，他们删掉平移和旋转分量接近零、且不改变夹爪状态的动作，并称这一步对 OpenVLA 这类模型至关重要。判断时必须同时看夹爪，否则会误删手臂不动、只开合夹爪的有效动作。

例子OpenVLA 开源脚本的判定规则是：除夹爪外各维动作的范数小于 1e-4，且夹爪指令与上一步相同。处理后的 LIBERO 数据名带 no_noops 后缀，π0 的官方代码 openpi 做 LIBERO 微调时也直接用这份数据。

也叫

No-op Filtering、空动作过滤、静止帧剔除、no_noops

相关

数据清洗、OpenVLA、LIBERO、BridgeData V2 数据集、行为克隆、数据质检

来源

OpenVLA: An Open-Source Vision-Language-Action Model (arXiv 2406.09246)
OpenVLA regenerate_libero_dataset.py（GitHub）
openpi convert_libero_data_to_lerobot.py（GitHub）

信息截至

2024-06