Rapidly Adapting Policies to the Real World via Simulation-Guided Fine-Tuning
作者: Patrick Yin, Tyler Westenbroek, Simran Bagaria, Kevin Huang, Ching-an Cheng, Andrey Kobolov, Abhishek Gupta
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-02-04
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出Simulation-Guided Fine-tuning框架，加速机器人策略从仿真到现实的迁移。
🎯 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: 机器人学习 仿真到现实迁移 强化学习 策略微调 价值函数 灵巧操作
📋 核心要点
- 现有强化学习微调方法在真实世界中探索效率低，难以快速适应真实环境。
- SGFT框架利用仿真环境学习的价值函数引导真实世界探索，加速策略适应。
- 实验表明，SGFT在多个灵巧操作任务中显著优于基线方法，所需样本更少。
📝 摘要（中文）
机器人学习需要大量高质量数据以实现泛化，但真实世界数据收集成本高昂。物理仿真器可以低成本生成大量数据，但其对现实的近似存在根本性误差，导致直接零样本迁移具有挑战性，尤其是在需要精确操作的任务中。因此，使用少量真实数据微调策略成为一种有吸引力的方案。然而，现有强化学习微调框架采用的非结构化探索策略效率低下，难以实现实际应用。本文提出了Simulation-Guided Fine-tuning (SGFT)框架，展示了如何从物理仿真器中提取结构化先验知识，从而显著加速真实世界适应。该方法利用仿真环境中学习的价值函数来指导真实世界探索。实验表明，在五个真实灵巧操作任务中，SGFT优于基线微调方法，所需真实样本减少一个数量级，并在先前方法完全失败的困难任务中取得成功。此外，本文还为这种新范式提供了理论依据，解释了SGFT如何在较大的仿真-现实动态差距下快速学习高性能策略。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人策略从仿真环境迁移到真实环境时，由于仿真器与现实世界之间的差异（sim-to-real gap）导致的性能下降问题。现有强化学习微调方法在真实世界中进行无结构的探索，效率低下，难以快速适应真实环境，导致实际应用受限。
核心思路：论文的核心思路是利用仿真环境提供的结构化先验知识来指导真实世界中的策略微调。具体而言，利用在仿真环境中学习到的价值函数来引导真实世界中的探索，从而更有效地利用真实世界的数据，加速策略的适应过程。这种方法避免了在真实世界中进行盲目探索，提高了样本效率。
技术框架：SGFT框架包含以下主要阶段：1) 在仿真环境中训练一个策略和一个价值函数。2) 将训练好的策略迁移到真实世界。3) 在真实世界中使用仿真环境中的价值函数引导策略的微调过程。具体来说，价值函数被用来评估真实世界中的状态，并指导策略选择更有希望的动作，从而加速学习。
关键创新：SGFT的关键创新在于利用仿真环境中的价值函数作为真实世界探索的指导信号。与传统的微调方法不同，SGFT不是在真实世界中进行随机或无结构的探索，而是利用仿真环境提供的先验知识来指导探索方向，从而显著提高了样本效率和学习速度。
关键设计：SGFT的关键设计包括：1) 使用TD3等off-policy算法在仿真环境中训练策略和价值函数。2) 在真实世界微调阶段，使用价值函数来调整探索策略，例如，通过增加价值函数估计值较高的动作的选择概率。3) 损失函数的设计可能包括模仿学习损失、强化学习损失以及正则化项，以防止过拟合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SGFT在五个真实灵巧操作任务中显著优于基线微调方法。例如，在某些任务中，SGFT所需的真实样本数量比基线方法减少了一个数量级。此外，SGFT还成功解决了先前方法完全失败的困难任务，证明了其在复杂环境中的优越性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要机器人进行复杂操作的场景，例如工业自动化、医疗手术、家庭服务等。通过利用仿真环境进行预训练和少量真实数据微调，可以显著降低机器人部署成本，提高其在复杂环境中的适应性和鲁棒性。未来，该方法有望推动机器人技术在更广泛领域的应用。
📄 摘要（原文）
Robot learning requires a considerable amount of high-quality data to realize the promise of generalization. However, large data sets are costly to collect in the real world. Physics simulators can cheaply generate vast data sets with broad coverage over states, actions, and environments. However, physics engines are fundamentally misspecified approximations to reality. This makes direct zero-shot transfer from simulation to reality challenging, especially in tasks where precise and force-sensitive manipulation is necessary. Thus, fine-tuning these policies with small real-world data sets is an appealing pathway for scaling robot learning. However, current reinforcement learning fine-tuning frameworks leverage general, unstructured exploration strategies which are too inefficient to make real-world adaptation practical. This paper introduces the Simulation-Guided Fine-tuning (SGFT) framework, which demonstrates how to extract structural priors from physics simulators to substantially accelerate real-world adaptation. Specifically, our approach uses a value function learned in simulation to guide real-world exploration. We demonstrate this approach across five real-world dexterous manipulation tasks where zero-shot sim-to-real transfer fails. We further demonstrate our framework substantially outperforms baseline fine-tuning methods, requiring up to an order of magnitude fewer real-world samples and succeeding at difficult tasks where prior approaches fail entirely. Last but not least, we provide theoretical justification for this new paradigm which underpins how SGFT can rapidly learn high-performance policies in the face of large sim-to-real dynamics gaps. Project webpage: https://weirdlabuw.github.io/sgft/{weirdlabuw.github.io/sgft}