Dynamics as Prompts: In-Context Learning for Sim-to-Real System Identifications
作者: Xilun Zhang, Shiqi Liu, Peide Huang, William Jongwon Han, Yiqi Lyu, Mengdi Xu, Ding Zhao
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2024-10-27 (更新: 2025-02-28)
备注: website: https://sim2real-capture.github.io/
💡 一句话要点
提出基于动态提示的上下文学习方法，解决Sim-to-Real系统辨识难题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: Sim-to-Real 系统辨识 上下文学习 机器人控制 动态环境 领域自适应 Transformer
📋 核心要点
- 现有Sim-to-Real方法难以捕捉真实世界细粒度动力学，导致控制精度受限。
- 利用上下文学习，在线动态调整模拟环境参数，使之适应真实世界动力学。
- 实验表明，该方法在Sim-to-Real任务中显著提升了性能和成功率。
📝 摘要（中文）
由于模拟环境与真实世界动力学差异，Sim-to-Real迁移在机器人领域仍然面临巨大挑战。传统方法如领域随机化通常无法捕捉细粒度的动力学特征，限制了其在精确控制任务中的有效性。本文提出了一种新颖的方法，利用上下文学习在线动态调整模拟环境参数。通过利用过去交互历史作为上下文，我们的方法能够使模拟环境动力学适应真实世界动力学，而无需梯度更新，从而更快、更准确地对齐模拟和真实世界的性能。我们在物体抓取和桌上冰球两个任务上验证了该方法的有效性。在Sim-to-Sim评估中，我们的方法在环境参数估计方面显著优于基线方法，在物体抓取和桌上冰球设置中分别提高了80%和42%。此外，我们的方法在三种不同物体的物体抓取Sim-to-Real迁移中，成功率至少达到70%。通过整合历史交互数据，我们的方法实现了高效、平滑的系统辨识，推动了机器人在动态真实世界场景中的部署。
🔬 方法详解
问题定义：Sim-to-Real迁移中，模拟环境与真实环境的动力学差异是关键问题。传统方法，如领域随机化，难以精确建模真实世界的复杂动力学特性，导致在真实环境中控制性能下降。现有方法通常需要大量的梯度更新或复杂的领域知识，效率较低，泛化能力有限。
核心思路：本文的核心思路是将系统辨识问题转化为一个上下文学习问题。通过将过去的交互历史（例如，动作、状态、观测）作为上下文信息，模型可以学习如何根据这些上下文动态调整模拟环境的参数，从而使模拟环境的动力学更接近真实环境。这种方法避免了显式的动力学建模，而是通过学习输入-输出映射关系来实现Sim-to-Real迁移。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 数据收集：在真实环境中进行少量交互，收集交互数据（状态、动作、观测）。2) 上下文构建：将收集到的交互数据构建成上下文序列，作为模型的输入。3) 环境参数预测：使用上下文学习模型（例如，Transformer）预测模拟环境的参数。4) 模拟环境更新：根据预测的参数更新模拟环境，并进行后续的控制或规划。5) 迭代优化：重复以上步骤，不断优化模拟环境的参数，使其更好地适应真实环境。
关键创新：最重要的技术创新点在于将动态系统辨识问题转化为上下文学习问题，并利用历史交互数据作为上下文信息。与传统的领域随机化方法相比，该方法能够更精细地调整模拟环境的参数，从而更好地匹配真实世界的动力学。此外，该方法无需梯度更新，可以实现快速的在线适应。
关键设计：上下文学习模型采用Transformer架构，输入是历史交互数据序列，输出是模拟环境的参数。损失函数采用均方误差（MSE），用于衡量预测参数与真实参数之间的差异。在具体实现中，需要仔细选择上下文窗口的大小，以及Transformer模型的层数和隐藏层大小。此外，还需要设计合适的奖励函数，以鼓励模型学习到更好的控制策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在Sim-to-Sim实验中，该方法在物体抓取和桌上冰球任务中，环境参数估计精度分别提升了80%和42%，显著优于基线方法。在Sim-to-Real实验中，对于三种不同的物体抓取任务，该方法成功率至少达到70%，表明其具有良好的泛化能力和鲁棒性。这些结果表明，该方法能够有效地解决Sim-to-Real迁移问题，并具有实际应用价值。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人控制、自动驾驶、虚拟现实等领域。例如，可以利用该方法快速构建高精度的机器人仿真环境，加速机器人算法的开发和测试。在自动驾驶领域，可以用于模拟各种复杂的交通场景，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。在虚拟现实领域，可以用于创建更逼真的物理交互效果，提升用户体验。
📄 摘要（原文）
Sim-to-real transfer remains a significant challenge in robotics due to the discrepancies between simulated and real-world dynamics. Traditional methods like Domain Randomization often fail to capture fine-grained dynamics, limiting their effectiveness for precise control tasks. In this work, we propose a novel approach that dynamically adjusts simulation environment parameters online using in-context learning. By leveraging past interaction histories as context, our method adapts the simulation environment dynamics to real-world dynamics without requiring gradient updates, resulting in faster and more accurate alignment between simulated and real-world performance. We validate our approach across two tasks: object scooping and table air hockey. In the sim-to-sim evaluations, our method significantly outperforms the baselines on environment parameter estimation by 80% and 42% in the object scooping and table air hockey setups, respectively. Furthermore, our method achieves at least 70% success rate in sim-to-real transfer on object scooping across three different objects. By incorporating historical interaction data, our approach delivers efficient and smooth system identification, advancing the deployment of robots in dynamic real-world scenarios. Demos are available on our project page: https://sim2real-capture.github.io/