Pi0 模型 LoRA 微调实战：基于自有机器人数据的动作策略适配

1. 图像数据：3 个视角的相机图像（640x480 分辨率）
2. 机器人状态：6 个自由度的关节状态
3. 动作标签：机器人应该执行的动作（6 自由度）

准备自有数据集

假设你已经有了一些机器人操作的数据，需要整理成以下格式：

# 数据集示例结构
dataset = {
    'image_main': [...], # 主视角图像路径列表
    'image_side': [...], # 侧视角图像路径列表
    'image_top': [...], # 顶视角图像路径列表
    'robot_state': [...], # 机器人状态数组
    'action': [...] # 动作标签数组
}

数据预处理代码

使用以下代码将你的数据转换为 Pi0 需要的格式：

import numpy as np
from PIL import Image
import torch
from torch.utils.data import Dataset

class RobotDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_dict, transform=None):
        self.image_main_paths = data_dict['image_main']
        self.image_side_paths = data_dict['image_side']
        self.image_top_paths = data_dict['image_top']
        self.robot_states = data_dict['robot_state']
        self.actions = data_dict['action']
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.actions)

    def __getitem__(self, idx):
        # 加载三个视角的图像
        image_main = Image.open(self.image_main_paths[idx])
        image_side = Image.open(self.image_side_paths[idx])
        image_top = Image.open(self.image_top_paths[idx])

        # 应用数据增强
        if self.transform:
            image_main = self.transform(image_main)
            image_side = self.transform(image_side)
            image_top = self.transform(image_top)

        # 获取机器人状态和动作
        robot_state = torch.tensor(self.robot_states[idx], dtype=torch.float32)
        action = torch.tensor(self.actions[idx], dtype=torch.float32)
        
        return {
            'image_main': image_main,
            'image_side': image_side,
            'image_top': image_top,
            'robot_state': robot_state,
            'action': action
        }

数据集划分

将数据划分为训练集、验证集和测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设 all_data 是你的完整数据集
train_data, temp_data = train_test_split(all_data, test_size=0.3, random_state=42)
val_data, test_data = train_test_split(temp_data, test_size=0.5, random_state=42)

print(f"训练集：{len(train_data)} 样本")
print(f"验证集：{len(val_data)} 样本")
print(f"测试集：{len(test_data)} 样本")

LoRA 微调实战

加载预训练模型

首先加载预训练的 Pi0 模型：

from lerobot import load_pi0_model
from transformers import AutoConfig

# 加载模型配置
config = AutoConfig.from_pretrained('lerobot/pi0')

# 加载预训练模型
model = load_pi0_model('lerobot/pi0', device_map='auto')
print("模型加载完成!")

配置 LoRA 参数

设置 LoRA 微调的相关参数：

from peft import LoraConfig, get_peft_model

# 配置 LoRA 参数
lora_config = LoraConfig(
    r=16,                  # LoRA 秩
    lora_alpha=32,         # 缩放参数
    target_modules=["q_proj", "v_proj", "k_proj", "o_proj"], # 目标模块
    lora_dropout=0.05,     # Dropout 率
    bias="none",           # 偏置处理
    task_type="FEATURE_EXTRACTION"
)

# 应用 LoRA 到模型
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()

训练设置

配置训练参数和优化器：

from transformers import TrainingArguments, Trainer

# 训练参数设置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./pi0-lora-output",
    num_train_epochs=10,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=2,
    learning_rate=2e-4,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir='./logs',
    logging_steps=10,
    evaluation_strategy="epoch",
    save_strategy="epoch",
    load_best_model_at_end=True,
    metric_for_best_model="eval_loss",
    greater_is_better=False,
    push_to_hub=False,
)

训练循环

开始微调训练：

# 定义评估指标
def compute_metrics(eval_pred):
    predictions, labels = eval_pred
    mse = ((predictions - labels) ** 2).mean()
    return {"mse": mse}

# 创建 Trainer 实例
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=val_dataset,
    compute_metrics=compute_metrics,
)

# 开始训练
print("开始训练...")
trainer.train()

# 保存最终模型
trainer.save_model("./pi0-lora-final")

模型评估与测试

性能评估

训练完成后评估模型性能：

# 在测试集上评估
test_results = trainer.evaluate(test_dataset)
print(f"测试集 MSE: {test_results['eval_mse']:.4f}")

# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_predictions(model, test_dataset, num_samples=5):
    model.eval()
    fig, axes = plt.subplots(num_samples, 2, figsize=(12, 3*num_samples))
    for i in range(num_samples):
        sample = test_dataset[i]
        with torch.no_grad():
            prediction = model(**sample)
            # 绘制真实值和预测值
            axes[i, 0].plot(sample['action'].cpu().numpy(), label='真实动作')
            axes[i, 0].plot(prediction.cpu().numpy(), label='预测动作')
            axes[i, 0].legend()
            axes[i, 0].set_title(f'样本 {i+1} 动作对比')
            # 显示主视角图像
            axes[i, 1].imshow(sample['image_main'].permute(1, 2, 0))
            axes[i, 1].set_title('主视角图像')
            axes[i, 1].axis('off')
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('./prediction_results.png')
    plt.show()

# 绘制预测结果
plot_predictions(model, test_dataset)

误差分析

分析模型在不同情况下的表现：

# 分析不同动作维度的误差
def analyze_errors(model, test_dataset):
    model.eval()
    all_errors = []
    for sample in test_dataset:
        with torch.no_grad():
            prediction = model(**sample)
            error = (prediction - sample['action']).abs().mean().item()
            all_errors.append(error)
    print(f"平均绝对误差：{np.mean(all_errors):.4f}")
    print(f"误差标准差：{np.std(all_errors):.4f}")
    print(f"最大误差：{np.max(all_errors):.4f}")
    print(f"最小误差：{np.min(all_errors):.4f}")
    
    # 绘制误差分布
    plt.hist(all_errors, bins=30)
    plt.xlabel('绝对误差')
    plt.ylabel('频次')
    plt.title('误差分布直方图')
    plt.savefig('./error_distribution.png')
    plt.show()

analyze_errors(model, test_dataset)

模型部署与应用

导出微调后的模型

将 LoRA 适配器与基础模型合并：

# 合并 LoRA 权重到基础模型
merged_model = model.merge_and_unload()

# 保存完整模型
merged_model.save_pretrained("./pi0-lora-merged")
print("模型合并并保存完成!")

# 也可以单独保存 LoRA 适配器（便于后续继续训练）
model.save_pretrained("./pi0-lora-adapter")

集成到现有系统

将微调后的模型集成到你的机器人系统中：

class Pi0RobotController:
    def __init__(self, model_path):
        self.model = load_pi0_model(model_path)
        self.model.eval()

    def predict_action(self, image_main, image_side, image_top, robot_state):
        """
        预测机器人动作
        参数:
            image_main: 主视角图像 (PIL.Image 或 numpy 数组)
            image_side: 侧视角图像
            image_top: 顶视角图像
            robot_state: 机器人状态数组 (6 维度)
        返回:
            action: 预测的机器人动作 (6 维度)
        """
        # 预处理输入
        inputs = self.preprocess_inputs(image_main, image_side, image_top, robot_state)
        
        # 模型预测
        with torch.no_grad():
            action = self.model(**inputs)
        return action.cpu().numpy()

    def preprocess_inputs(self, image_main, image_side, image_top, robot_state):
        # 实现图像和状态数据的预处理
        # 包括缩放、归一化等操作
        pass

实际部署建议

在实际机器人上部署时，考虑以下建议：

1. 安全第一：在仿真环境中充分测试后再部署到真实机器人
2. 实时性考虑：评估推理速度是否满足实时控制要求
3. 异常处理：添加异常检测和安全回退机制
4. 持续监控：记录模型在实际环境中的表现，便于后续优化

进阶技巧与优化

超参数调优

通过网格搜索找到最佳超参数组合：

from sklearn.model_selection import ParameterGrid

# 定义超参数网格
param_grid = {
    'lora_r': [8, 16, 32],
    'lora_alpha': [16, 32, 64],
    'learning_rate': [1e-4, 2e-4, 5e-4],
    'batch_size': [2, 4, 8]
}

# 网格搜索
best_score = float('inf')
best_params = None
for params in ParameterGrid(param_grid):
    print(f"测试参数：{params}")
    # 使用当前参数训练模型
    current_score = train_with_params(params)
    if current_score < best_score:
        best_score = current_score
        best_params = params

print(f"新的最佳参数：{best_params}, 分数：{best_score}")
print(f"最佳参数组合：{best_params}")
print(f"最佳验证分数：{best_score}")

数据增强策略

提高模型泛化能力的数据增强方法：

from torchvision import transforms

# 定义数据增强变换
train_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((480, 640)),
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2),
    transforms.RandomAffine(degrees=5, translate=(0.05, 0.05)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

# 验证集使用简单变换（无需数据增强）
val_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((480, 640)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

总结

通过本教程，我们完整学习了如何使用 LoRA 技术对 Pi0 机器人控制模型进行微调。关键要点回顾：

1. LoRA 优势明显：相比全参数微调，LoRA 在保持性能的同时大幅降低计算需求
2. 数据质量关键：高质量、多样化的训练数据是微调成功的基础
3. 循序渐进：从简单任务开始，逐步增加复杂度
4. 充分验证：在部署前一定要在仿真环境中充分测试

后续学习建议

想要进一步深入学习和提升，建议：

1. 尝试不同架构：探索其他高效的微调方法，如 Adapter、Prefix-tuning 等
2. 多任务学习：训练一个模型同时处理多个机器人任务
3. 在线学习：研究如何在机器人运行过程中持续学习和改进
4. 加入仿真：使用 PyBullet、MuJoCo 等仿真环境生成更多训练数据

常见问题解决

在实际操作中可能遇到的问题和解决方法：

• 过拟合：增加数据增强、使用更小的 LoRA 秩、添加正则化
• 训练不稳定：降低学习率、使用梯度裁剪、检查数据质量
• 性能不提升：检查数据标注质量、调整 LoRA 目标模块

记住，模型微调是一个迭代过程，需要耐心调试和优化。祝你微调成功！