研究背景与核心问题 - 大规模数据集（如Open X-Embodiment/OXE）训练的通用机器人策略在分布范围内表现良好，但泛化能力受限 [2] - 泛化受限的根本原因是捷径学习，即模型过度依赖与任务无关的特征 [2] - 捷径学习由两个关键因素导致：单个子数据集内部多样性有限，以及子数据集间存在显著分布差异（数据集碎片化） [2] 数据集结构分析 - OXE等大规模数据集由多个独立收集的子数据集构成，这些子数据集来自不同环境和机器人形态 [2] - 这种固有结构导致数据集内部多样性不足和碎片化问题 [2] 解决方案与实证发现 - 通过精心选择的数据增强策略可有效减少现有离线数据集中的捷径学习 [2] - 数据增强方法能提升通用机器人策略在仿真和真实环境中的泛化能力 [2] - 研究结果为改进机器人数据集收集策略提供了重要见解 [2] 研究应用与延伸 - 研究成果适用于视觉语言动作模型（VLA），当前VLA的泛化能力十分有限 [5] - 针对OXE数据集的深入分析为数据收集提供了指导方针 [5] - 研究涉及真实场景下的机器人导航和运动控制（real2sim2real）以及真机性能提升（如32%的性能提升）等应用方向 [7]