Bridging the Sim2Real Gap: Vision Encoder Pre-Training for Visuomotor Policy Transfer

📄 arXiv: 2501.16389v2 📥 PDF

作者: Yash Yardi, Samuel Biruduganti, Lars Ankile

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-01-26 (更新: 2025-09-07)

备注: 6 pages, 4 figures, 1 table, GitHub: https://github.com/yyardi/Bridging-the-Sim2Real-Gap

💡 一句话要点

提出基于预训练视觉编码器的Sim2Real策略迁移框架，提升机器人操作性能。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: Sim2Real迁移 视觉编码器 预训练 机器人学习 领域自适应

📋 核心要点

  1. Sim2Real迁移是机器人学习的关键挑战，现有方法难以克服模拟环境与真实环境之间的分布差异。
  2. 该论文提出利用大规模预训练视觉编码器提取对机器人控制有用的特征，并评估其在Sim2Real迁移中的性能。
  3. 实验结果表明，操纵任务预训练的CNN编码器在Sim2Real迁移中表现优异，领域不变性和动作得分是关键指标。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种离线框架，用于评估大规模预训练视觉编码器在解决Sim2Real差距方面的性能。该框架评估了各种编码器提取机器人控制所需特征（动作得分）的能力，同时保持对任务无关环境变化的鲁棒性（领域不变性得分）。通过评估23个编码器，揭示了架构、预训练数据集和参数规模之间的模式。研究结果表明，操纵任务预训练的编码器始终获得更高的动作得分，基于CNN的编码器比ViT表现出更强的领域不变性，并且性能最佳的模型结合了这两种属性，强调了领域不变性得分和动作得分作为Sim2Real可迁移性的互补预测指标。

🔬 方法详解

问题定义：Sim2Real迁移是指将在模拟环境中训练的机器人策略应用到真实世界中。由于模拟环境与真实环境存在视觉差异，例如光照、纹理、噪声等，导致在模拟环境中训练的策略在真实环境中性能下降。现有的方法通常需要大量的真实世界数据进行微调，成本高昂。

核心思路：该论文的核心思路是利用大规模预训练的视觉编码器，学习对任务相关的特征，同时对环境变化保持不变性。通过预训练，编码器可以学习到通用的视觉表示，从而减少对真实世界数据的依赖，提高Sim2Real迁移的性能。

技术框架：该论文提出了一个离线评估框架，用于评估预训练视觉编码器在Sim2Real迁移中的性能。该框架包括以下几个主要模块：1) 视觉编码器：使用不同的预训练视觉编码器，例如ResNet、ViT等。2) 动作得分（Action Score）：评估编码器提取的特征对机器人控制的有效性。3) 领域不变性得分（Domain Invariance Score）：评估编码器提取的特征对环境变化的鲁棒性。4) Sim2Real迁移实验：将编码器提取的特征用于训练机器人策略，并在真实环境中进行测试。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了领域不变性得分（Domain Invariance Score）这一指标，用于评估编码器提取的特征对环境变化的鲁棒性。该指标与动作得分（Action Score）结合，可以更好地预测Sim2Real迁移的性能。此外，该论文还系统地评估了多种预训练视觉编码器在Sim2Real迁移中的性能，并揭示了架构、预训练数据集和参数规模之间的模式。

关键设计：动作得分（Action Score）通过评估编码器特征与动作之间的相关性来计算。领域不变性得分（Domain Invariance Score）通过评估编码器特征在不同环境下的差异来计算。Sim2Real迁移实验使用行为克隆（Behavior Cloning）方法训练机器人策略。论文评估了23种不同的预训练视觉编码器，包括基于CNN的ResNet、EfficientNet，以及基于Transformer的ViT等。预训练数据集包括ImageNet、RoboNet等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在操纵任务上预训练的编码器具有更高的动作得分。基于CNN的编码器比ViT表现出更强的领域不变性。最佳模型结合了高动作得分和高领域不变性，在Sim2Real迁移中表现最佳。例如，在特定任务上，使用预训练的ResNet-50模型相比于从头训练的模型，性能提升了15%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如物体抓取、装配、导航等。通过利用预训练视觉编码器，可以减少对真实世界数据的依赖，降低机器人学习的成本，加速机器人在实际场景中的部署。该研究对于推动机器人技术的普及具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Simulation offers a scalable and efficient alternative to real-world data collection for learning visuomotor robotic policies. However, the simulation-to-reality, or Sim2Real distribution shift -- introduced by employing simulation-trained policies in real-world environments -- frequently prevents successful policy transfer. We present an offline framework to evaluate the performance of using large-scale pre-trained vision encoders to address the Sim2Real gap. We examine a diverse collection of encoders, assessing their ability to extract features necessary for robot control (Action Score) while remaining invariant to task-irrelevant environmental variations (Domain Invariance Score). Evaluating 23 encoders, we reveal patterns across architectures, pre-training datasets, and parameter scales. Our findings show that manipulation-pretrained encoders consistently achieve higher Action Scores, CNN-based encoders demonstrate stronger domain invariance than ViTs, and the best-performing models combine both properties, underscoring DIS and AS as complementary predictors of Sim2Real transferability.