Closing the Sim2Real Performance Gap in RL

📄 arXiv: 2510.17709v1 📥 PDF

作者: Akhil S Anand, Shambhuraj Sawant, Jasper Hoffmann, Dirk Reinhardt, Sebastien Gros

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-10-20

💡 一句话要点

提出双层强化学习框架，直接优化仿真参数以缩小Sim2Real性能差距

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: Sim2Real 强化学习 双层优化 仿真环境 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有Sim2Real方法依赖于优化仿真环境的准确性，但这些指标与真实世界策略性能的相关性不足。
  2. 论文提出双层强化学习框架，外层RL根据真实世界性能自适应调整仿真环境参数和奖励函数。
  3. 论文推导了双层RL算法所需的数学工具，并在简单示例中验证了该框架缩小Sim2Real性能差距的有效性。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决Sim2Real中，仿真环境训练的策略在真实环境部署时性能显著下降的问题，即Sim2Real性能差距。现有方法通常优化仿真器的准确性和可变性作为真实世界性能的代理，但这些指标与策略的真实性能并不一定相关。为此，我们提出了一种新颖的框架，通过直接基于真实世界性能来调整仿真器参数。我们将此问题建模为一个双层强化学习框架：内层RL在纯仿真环境中训练策略，外层RL调整仿真模型和仿真奖励参数，以最大化内层策略在真实世界的性能。我们推导并在简单示例中验证了开发双层RL算法所需的数学工具，以缩小Sim2Real性能差距。

🔬 方法详解

问题定义：Sim2Real性能差距是指在仿真环境中训练的强化学习策略，部署到真实世界时性能显著下降的现象。现有方法的痛点在于，它们通常优化仿真器的准确性和可变性，将其作为真实世界性能的代理指标，但这些代理指标与真实策略的性能之间缺乏直接关联，导致仿真环境的优化并不能保证真实世界性能的提升。

核心思路：本文的核心思路是直接基于真实世界策略的性能反馈，来调整仿真环境的参数和奖励函数。通过这种方式，仿真环境的优化目标不再是单纯地追求与真实环境的相似性，而是直接最大化策略在真实环境中的表现。

技术框架：论文采用双层强化学习框架解决该问题。内层RL负责在仿真环境中训练策略，目标是最大化仿真环境中的奖励。外层RL则负责调整仿真环境的参数（例如物理参数、噪声模型等）以及仿真环境中的奖励函数，其目标是最大化内层RL训练出的策略在真实环境中的性能。外层RL的优化目标依赖于真实世界的数据，因此需要与真实环境进行交互。

关键创新：最重要的技术创新点在于，将仿真环境的优化问题建模为一个双层强化学习问题，并利用真实世界的数据直接指导仿真环境的参数调整。这种方法避免了使用间接的代理指标，从而更有效地缩小了Sim2Real性能差距。

关键设计：论文推导了双层RL算法所需的数学工具，包括如何计算外层RL的梯度，以及如何有效地利用真实世界的数据进行参数更新。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中并未详细说明，可能需要根据具体的应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在简单示例中验证了所提出的双层强化学习框架的有效性，但具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息未在摘要中明确给出。需要查阅论文全文以获取更详细的实验结果。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过缩小Sim2Real性能差距，可以降低在真实环境中训练策略的成本和风险，加速智能系统的开发和部署。例如，可以在仿真环境中训练机器人的操作技能，然后将其无缝迁移到真实机器人上，完成复杂的任务。

📄 摘要（原文）

Sim2Real aims at training policies in high-fidelity simulation environments and effectively transferring them to the real world. Despite the developments of accurate simulators and Sim2Real RL approaches, the policies trained purely in simulation often suffer significant performance drops when deployed in real environments. This drop is referred to as the Sim2Real performance gap. Current Sim2Real RL methods optimize the simulator accuracy and variability as proxies for real-world performance. However, these metrics do not necessarily correlate with the real-world performance of the policy as established theoretically and empirically in the literature. We propose a novel framework to address this issue by directly adapting the simulator parameters based on real-world performance. We frame this problem as a bi-level RL framework: the inner-level RL trains a policy purely in simulation, and the outer-level RL adapts the simulation model and in-sim reward parameters to maximize real-world performance of the in-sim policy. We derive and validate in simple examples the mathematical tools needed to develop bi-level RL algorithms that close the Sim2Real performance gap.