DrEureka: Language Model Guided Sim-To-Real Transfer

📄 arXiv: 2406.01967v1 📥 PDF

作者: Yecheng Jason Ma, William Liang, Hung-Ju Wang, Sam Wang, Yuke Zhu, Linxi Fan, Osbert Bastani, Dinesh Jayaraman

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-06-04

备注: Robotics: Science and Systems (RSS) 2024. Project website and open-source code: https://eureka-research.github.io/dr-eureka/

💡 一句话要点

DrEureka：利用语言模型引导的Sim-to-Real迁移，实现机器人技能的自动获取。

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Sim-to-Real 语言模型 机器人学习 奖励函数设计 领域随机化

📋 核心要点

  1. Sim-to-Real迁移面临奖励函数和仿真参数的手动设计难题，效率低下且依赖专家经验。
  2. DrEureka利用大型语言模型自动生成奖励函数和领域随机化策略，降低人工干预。
  3. 实验证明DrEureka在多种机器人任务上表现优异，无需人工迭代即可解决新任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）引导的Sim-to-Real迁移方法DrEureka，旨在自动化和加速Sim-to-Real的设计过程。传统的Sim-to-Real方法通常依赖于人工设计和调整任务奖励函数以及仿真物理参数，导致过程耗时且需要大量人工干预。DrEureka仅需目标任务的物理仿真环境，即可自动构建合适的奖励函数和领域随机化分布，从而支持真实世界的迁移。实验表明，该方法在四足动物运动和灵巧操作任务上，能够发现与现有的人工设计方案具有竞争力的Sim-to-Real配置。此外，DrEureka还能够解决新颖的机器人任务，例如四足动物平衡和在瑜伽球上行走，而无需迭代的人工设计。

🔬 方法详解

问题定义：现有的Sim-to-Real方法在机器人技能学习中面临着奖励函数和仿真物理参数的手动设计与调整问题。这一过程耗时费力，需要大量的人工干预和领域专业知识，严重限制了Sim-to-Real技术的应用范围和效率。因此，如何自动化Sim-to-Real的设计过程，降低对人工的依赖，是本文要解决的核心问题。

核心思路：DrEureka的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，自动生成合适的奖励函数和领域随机化分布。LLM能够理解任务描述，并根据物理仿真环境的反馈，迭代优化奖励函数和领域随机化策略，从而实现从仿真到真实的有效迁移。这种方法避免了人工手动设计和调整的繁琐过程，大大提高了Sim-to-Real的效率。

技术框架：DrEureka的整体框架包含以下几个主要模块：1) 任务描述模块：接收任务的自然语言描述作为输入。2) LLM奖励函数生成模块：利用LLM生成初始的奖励函数。3) 仿真环境交互模块：在仿真环境中运行策略，并收集反馈数据。4) LLM奖励函数优化模块：根据仿真结果，利用LLM迭代优化奖励函数和领域随机化分布。5) 真实环境部署模块：将学习到的策略部署到真实机器人上。

关键创新：DrEureka的关键创新在于利用LLM自动生成和优化奖励函数和领域随机化策略，从而实现Sim-to-Real的自动化。与传统的需要人工设计的Sim-to-Real方法相比，DrEureka能够显著降低人工干预，提高Sim-to-Real的效率和可扩展性。此外，DrEureka还能够解决一些传统方法难以解决的新颖机器人任务。

关键设计：DrEureka的关键设计包括：1) 使用合适的LLM模型，例如GPT-3或类似的预训练语言模型。2) 设计有效的提示工程（Prompt Engineering），引导LLM生成高质量的奖励函数和领域随机化策略。3) 设计合适的奖励函数优化算法，例如基于强化学习或进化算法的优化方法。4) 仔细选择领域随机化的参数范围，以保证仿真环境的多样性和真实性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DrEureka在四足动物运动和灵巧操作任务上取得了与人工设计方案相媲美的性能。更重要的是，DrEureka成功解决了四足动物平衡和在瑜伽球上行走等新颖任务，而无需人工迭代设计。这些结果表明DrEureka具有强大的Sim-to-Real能力和泛化性能，能够显著降低机器人技能开发的难度。

🎯 应用场景

DrEureka具有广泛的应用前景，可用于各种机器人技能的学习和部署，例如工业自动化、家庭服务、医疗康复等领域。该方法能够显著降低机器人技能开发的成本和时间，加速机器人在各个领域的应用。未来，DrEureka有望与其他AI技术相结合，实现更智能、更自主的机器人系统。

📄 摘要（原文）

Transferring policies learned in simulation to the real world is a promising strategy for acquiring robot skills at scale. However, sim-to-real approaches typically rely on manual design and tuning of the task reward function as well as the simulation physics parameters, rendering the process slow and human-labor intensive. In this paper, we investigate using Large Language Models (LLMs) to automate and accelerate sim-to-real design. Our LLM-guided sim-to-real approach, DrEureka, requires only the physics simulation for the target task and automatically constructs suitable reward functions and domain randomization distributions to support real-world transfer. We first demonstrate that our approach can discover sim-to-real configurations that are competitive with existing human-designed ones on quadruped locomotion and dexterous manipulation tasks. Then, we showcase that our approach is capable of solving novel robot tasks, such as quadruped balancing and walking atop a yoga ball, without iterative manual design.