Frontier · Continual Learning
项目15：持续学习与机器人策略监控
搭建真实部署后的数据回流、失败挖掘、主动学习、回归测试和安全发布系统。
项目概述
前沿具身智能不再是“训练一次就结束”，而是部署后持续收集失败、自动筛选高价值样本、再训练、回归测试和灰度发布。本项目训练你构建机器人策略的 MLOps/RobotOps 闭环。
项目目标
- 记录在线执行日志：观测、动作、延迟、成功/失败、人工接管。
- 实现 failure mining：找到新场景、低置信度、高损失、人工纠正样本。
- 建立策略版本管理、回归测试和安全发布门禁。
闭环架构与运行命令
continual_robot_learning/
├── online_logger/
├── failure_mining/
├── active_learning/
├── regression_suite/
├── release_gate/
└── dashboards/policy_health.html
python online_logger/collect.py --robot cobot01 --task pick_place
python failure_mining/mine.py --logs logs/week_01 --out datasets/hard_cases
python regression_suite/run.py --policy policies/v2.pt --baseline policies/v1.pt实验任务
- 模拟 500 次机器人执行日志，注入遮挡、光照变化、物体偏移和夹爪失败。
- 实现低置信度/高误差/人工接管样本挖掘。
- 用 hard cases 微调策略，对比新旧版本成功率。
- 设计 release gate：新策略必须通过安全、延迟、回归和失败率阈值。
实验结果与性能评估
| 指标 | 目标 | 说明 |
|---|---|---|
| Failure Discovery Rate | >80% | 能否找出关键失败样本 |
| Regression Count | 0 critical | 新策略不能破坏旧能力 |
| Human Intervention Rate | 持续下降 | 部署后自主性指标 |
| Safety Violation | 0 | 发布硬门槛 |
可视化：策略健康仪表盘、失败样本墙、版本对比曲线、回归测试矩阵。
交付清单、Troubleshooting 与扩展挑战
- 在线日志 schema、失败挖掘脚本、主动学习数据集、回归测试套件、发布门禁报告。
- Troubleshooting：新策略退化看数据分布；持续学习遗忘看 replay buffer；线上失败增加看传感器漂移和环境变化。
- 扩展挑战：接入真实工站 Cobot，把功能安全事件作为不可越过的发布门禁。
推荐论文和开源项目
Continual Learning、Active Learning、RobotOps、W&B/MLflow、RoboHive/RoboMimic、Safe RL。