TRANSIC: Sim-to-Real Policy Transfer by Learning from Online Correction

📄 arXiv: 2405.10315v3 📥 PDF

作者: Yunfan Jiang, Chen Wang, Ruohan Zhang, Jiajun Wu, Li Fei-Fei

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-05-16 (更新: 2024-10-14)

备注: 8th Conference on Robot Learning (CoRL 2024), Munich, Germany. Project website: https://transic-robot.github.io/

💡 一句话要点

TRANSIC：通过在线修正学习实现Sim-to-Real策略迁移

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: Sim-to-Real 策略迁移 人机协作 在线学习 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有Sim-to-Real方法通常需要领域特定知识，而这些知识难以获取且成本高昂。
  2. TRANSIC利用人机协作，通过人类在线修正来弥补仿真与现实之间的差距，学习残差策略。
  3. 实验表明，TRANSIC在家具组装等复杂操作任务中实现了有效的Sim-to-Real迁移。

📝 摘要（中文）

本文提出TRANSIC，一种数据驱动的方法，通过人机协作框架实现成功的Sim-to-Real迁移。TRANSIC允许人类通过干预和在线修正来增强仿真策略，从而克服各种未建模的Sim-to-Real差距。残差策略可以从人类的修正中学习，并与仿真策略集成，以实现自主执行。实验表明，该方法可以在复杂且接触丰富的操作任务（如家具组装）中实现成功的Sim-to-Real迁移。通过协同集成在仿真和人类中学习的策略，TRANSIC作为一种整体方法，有效地解决了各种通常共存的Sim-to-Real差距，并展现出随人类努力而扩展的吸引人的特性。

🔬 方法详解

问题定义：Sim-to-Real策略迁移旨在将在仿真环境中训练的机器人策略应用到真实世界中。现有方法通常依赖于领域知识来缩小仿真和现实之间的差距，例如精确的物理参数校准或复杂的领域随机化。然而，获取这些知识往往需要大量的人工工作和专业技能，并且难以泛化到新的任务和环境。因此，如何有效地利用人类的先验知识来弥补Sim-to-Real差距是一个关键问题。

核心思路：TRANSIC的核心思路是利用人类的在线修正来指导机器人策略的学习。当机器人在真实世界中执行仿真策略时，如果遇到问题，人类可以进行干预并提供修正动作。机器人通过学习这些修正动作，可以逐渐弥补仿真和现实之间的差距，从而提高策略的泛化能力。这种人机协作的方式可以有效地利用人类的先验知识，并且不需要预先进行复杂的领域知识建模。

技术框架：TRANSIC的整体框架包含以下几个主要模块：1) 仿真策略：在仿真环境中训练的初始策略。2) 人类干预：当机器人在真实世界中执行策略时，人类可以观察并进行干预，提供修正动作。3) 残差策略学习：利用人类的修正动作，学习一个残差策略，用于弥补仿真和现实之间的差距。4) 策略融合：将仿真策略和残差策略进行融合，得到最终的执行策略。

关键创新：TRANSIC的关键创新在于利用人类的在线修正来指导机器人策略的学习。与传统的Sim-to-Real方法相比，TRANSIC不需要预先进行复杂的领域知识建模，而是通过人机协作的方式，让机器人自主地学习如何弥补仿真和现实之间的差距。这种方法更加灵活和通用，可以应用于各种不同的任务和环境。

关键设计：TRANSIC的关键设计包括：1) 如何有效地利用人类的修正动作来学习残差策略。这可以通过各种强化学习算法来实现，例如Dagger或Behavior Cloning。2) 如何将仿真策略和残差策略进行融合。这可以通过加权平均或条件执行等方式来实现。3) 如何设计人机交互界面，方便人类进行干预和修正。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

TRANSIC在家具组装等复杂操作任务中取得了显著的成果。实验结果表明，通过人机协作，TRANSIC可以有效地弥补仿真和现实之间的差距，从而实现成功的Sim-to-Real迁移。具体来说，TRANSIC在家具组装任务中的成功率比传统的Sim-to-Real方法提高了显著的百分比（具体数据未知，需参考论文）。

🎯 应用场景

TRANSIC具有广泛的应用前景，例如在智能制造、家庭服务、医疗康复等领域。它可以帮助机器人更好地适应真实世界中的复杂环境，从而实现更加自主和智能的机器人应用。例如，在智能制造中，TRANSIC可以帮助机器人完成复杂的装配任务；在家庭服务中，TRANSIC可以帮助机器人完成各种家务；在医疗康复中，TRANSIC可以帮助患者进行康复训练。

📄 摘要（原文）

Learning in simulation and transferring the learned policy to the real world has the potential to enable generalist robots. The key challenge of this approach is to address simulation-to-reality (sim-to-real) gaps. Previous methods often require domain-specific knowledge a priori. We argue that a straightforward way to obtain such knowledge is by asking humans to observe and assist robot policy execution in the real world. The robots can then learn from humans to close various sim-to-real gaps. We propose TRANSIC, a data-driven approach to enable successful sim-to-real transfer based on a human-in-the-loop framework. TRANSIC allows humans to augment simulation policies to overcome various unmodeled sim-to-real gaps holistically through intervention and online correction. Residual policies can be learned from human corrections and integrated with simulation policies for autonomous execution. We show that our approach can achieve successful sim-to-real transfer in complex and contact-rich manipulation tasks such as furniture assembly. Through synergistic integration of policies learned in simulation and from humans, TRANSIC is effective as a holistic approach to addressing various, often coexisting sim-to-real gaps. It displays attractive properties such as scaling with human effort. Videos and code are available at https://transic-robot.github.io/