Natural Language Can Help Bridge the Sim2Real Gap
作者: Albert Yu, Adeline Foote, Raymond Mooney, Roberto Martín-Martín
分类: cs.RO, cs.CL, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2024-05-16 (更新: 2024-07-02)
备注: To appear in RSS 2024. Project website at https://robin-lab.cs.utexas.edu/lang4sim2real/
💡 一句话要点
提出一种基于自然语言的Sim2Real方法，提升图像条件机器人策略的泛化性。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: Sim2Real 机器人学习 自然语言处理 图像条件策略 领域自适应
📋 核心要点
- 图像条件机器人策略学习面临视觉数据需求大和真实数据昂贵的挑战，Sim2Real方法在视觉差异大的情况下迁移效果不佳。
- 利用自然语言描述作为跨领域的统一语义信号，使具有相似语言描述的图像产生相似的动作分布，从而弥合视觉差异。
- 通过预训练图像编码器预测图像的语言描述，学习领域不变的图像表征，并在模拟和真实数据上联合训练模仿学习策略，性能提升显著。
📝 摘要（中文）
学习图像条件机器人策略的主要挑战在于获取一个有利于底层控制的视觉表征。由于图像空间的高维度，学习良好的视觉表征需要大量的视觉数据。然而，在现实世界中学习，数据获取成本很高。Sim2Real是一种有前景的范式，它通过使用模拟器收集大量与目标任务密切相关的廉价数据，来克服真实世界目标领域的数据稀缺问题。然而，当领域在视觉上非常不同时，很难将图像条件策略从模拟环境迁移到真实环境。为了弥合Sim2Real的视觉差距，我们提出使用图像的自然语言描述作为跨领域的统一信号，以捕捉潜在的任务相关语义。我们的关键见解是，如果来自不同领域的两个图像观察被标记为相似的语言，那么策略应该为这两个图像预测相似的动作分布。我们证明，训练图像编码器来预测模拟或真实图像的语言描述或描述之间的距离，是一种有用的、数据高效的预训练步骤，有助于学习领域不变的图像表征。然后，我们可以使用这个图像编码器作为IL策略的骨干，同时在大量的模拟和少量的真实演示上进行训练。我们的方法优于广泛使用的先前Sim2Real方法和强大的视觉-语言预训练基线，如CLIP和R3M，提升幅度为25%到40%。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决图像条件机器人策略在Sim2Real迁移中，由于模拟环境和真实环境视觉差异过大，导致策略泛化能力差的问题。现有方法难以有效地学习领域不变的视觉表征，需要大量真实数据，成本高昂。
核心思路：论文的核心思路是利用自然语言作为连接模拟环境和真实环境的桥梁。通过将图像与自然语言描述对齐，使得模型能够学习到与领域无关的、任务相关的语义信息。如果来自不同领域的图像具有相似的语言描述，则策略应该预测相似的动作分布。
技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 预训练阶段：使用对比学习或回归的方式，训练图像编码器，使其能够预测图像的自然语言描述或计算描述之间的距离。该阶段可以使用大量的模拟数据和少量的真实数据。2) 策略学习阶段：将预训练的图像编码器作为骨干网络，在模拟数据和真实数据上联合训练模仿学习策略。策略学习的目标是最小化预测动作与专家动作之间的差异。
关键创新：最重要的创新点在于利用自然语言作为跨领域的统一语义信号，从而学习领域不变的图像表征。与直接学习图像到动作的映射相比，引入语言信息能够更好地捕捉任务相关的语义，提高策略的泛化能力。
关键设计：在预训练阶段，可以使用对比损失或回归损失来训练图像编码器。对比损失的目标是使具有相似语言描述的图像在特征空间中更接近，而具有不同语言描述的图像更远离。回归损失的目标是直接预测图像的语言描述。在策略学习阶段，可以使用标准的模仿学习损失，例如均方误差或交叉熵损失。网络结构方面，图像编码器可以使用ResNet等常用的卷积神经网络，语言编码器可以使用BERT等预训练语言模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个机器人任务上优于现有的Sim2Real方法，包括DAgger、Domain Randomization等。与CLIP和R3M等视觉-语言预训练基线相比，该方法也取得了显著的性能提升，提升幅度达到25%到40%。这些结果表明，利用自然语言作为中间表示能够有效地弥合Sim2Real的视觉差距，提高机器人策略的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要Sim2Real迁移的机器人任务，例如物体抓取、导航、操作等。通过利用自然语言作为中间表示，可以降低对大量真实数据的依赖，加速机器人策略的开发和部署。未来，该方法可以扩展到更复杂的任务和环境，并与其他模态的信息进行融合，例如语音、触觉等。
📄 摘要（原文）
The main challenge in learning image-conditioned robotic policies is acquiring a visual representation conducive to low-level control. Due to the high dimensionality of the image space, learning a good visual representation requires a considerable amount of visual data. However, when learning in the real world, data is expensive. Sim2Real is a promising paradigm for overcoming data scarcity in the real-world target domain by using a simulator to collect large amounts of cheap data closely related to the target task. However, it is difficult to transfer an image-conditioned policy from sim to real when the domains are very visually dissimilar. To bridge the sim2real visual gap, we propose using natural language descriptions of images as a unifying signal across domains that captures the underlying task-relevant semantics. Our key insight is that if two image observations from different domains are labeled with similar language, the policy should predict similar action distributions for both images. We demonstrate that training the image encoder to predict the language description or the distance between descriptions of a sim or real image serves as a useful, data-efficient pretraining step that helps learn a domain-invariant image representation. We can then use this image encoder as the backbone of an IL policy trained simultaneously on a large amount of simulated and a handful of real demonstrations. Our approach outperforms widely used prior sim2real methods and strong vision-language pretraining baselines like CLIP and R3M by 25 to 40%. See additional videos and materials at https://robin-lab.cs.utexas.edu/lang4sim2real/.