Re$^3$Sim: Generating High-Fidelity Simulation Data via 3D-Photorealistic Real-to-Sim for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2502.08645v3 📥 PDF

作者: Xiaoshen Han, Minghuan Liu, Yilun Chen, Junqiu Yu, Xiaoyang Lyu, Yang Tian, Bolun Wang, Weinan Zhang, Jiangmiao Pang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-12 (更新: 2025-02-16)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出RE$^3$SIM，通过3D逼真重建实现机器人操作的真实到仿真数据生成。

🎯 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)

关键词: 机器人操作 仿真 Real-to-Sim 3D重建 神经渲染 模仿学习 Sim-to-Real

📋 核心要点

  1. 真实机器人数据采集成本高，仿真数据存在几何和视觉差距，导致sim-to-real泛化性差。
  2. RE$^3$SIM利用3D重建和神经渲染技术，逼真重建真实场景，实现物理模拟器中的实时渲染。
  3. 通过模拟数据训练的策略，实现了零样本sim-to-real迁移，平均成功率超过58%。

📝 摘要（中文）

针对机器人领域真实数据采集成本高昂的问题，以及仿真数据在几何和视觉上与真实环境存在差距，导致sim-to-real泛化性差的挑战，本文提出了一种3D逼真的real-to-sim系统，名为RE$^3$SIM。该系统利用先进的3D重建和神经渲染技术，忠实地重建真实场景，并在基于物理的模拟器中实时渲染模拟的跨视角相机。通过利用特权信息在模拟中高效收集专家演示，并使用模仿学习训练机器人策略，验证了real-to-sim-to-real流程的有效性。仅使用模拟数据，即可实现零样本sim-to-real迁移，平均成功率超过58%。此外，还生成了大规模模拟数据集，展示了如何从模拟数据构建一个能够泛化到各种对象的鲁棒策略。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中，真实数据采集成本高昂以及现有仿真环境与真实环境存在较大差距的问题。现有仿真方法由于几何和视觉上的差异，导致训练的策略难以直接迁移到真实世界，即sim-to-real泛化能力不足。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高保真度的real-to-sim系统，通过3D重建和神经渲染技术，将真实场景尽可能逼真地还原到仿真环境中。这样，在仿真环境中训练的策略就能更好地迁移到真实世界。

技术框架：RE$^3$SIM系统主要包含以下几个阶段：1) 真实场景的3D重建：利用多视角图像或深度信息，重建真实场景的3D模型。2) 神经渲染：使用神经渲染技术，对3D模型进行渲染，生成逼真的图像。3) 物理模拟：将渲染后的场景导入到物理模拟器中，构建仿真环境。4) 策略学习：在仿真环境中，利用特权信息收集专家演示，并使用模仿学习训练机器人策略。

关键创新：论文的关键创新在于将先进的3D重建和神经渲染技术应用于机器人仿真领域，从而显著提高了仿真环境的逼真度。与传统的基于CAD模型的仿真环境相比，RE$^3$SIM能够更好地捕捉真实场景的几何和视觉特征，从而提高sim-to-real的泛化能力。

关键设计：论文中使用了基于神经辐射场（NeRF）的神经渲染技术，以实现高逼真度的图像渲染。此外，为了提高策略学习的效率，论文利用了特权信息，例如物体的精确位置和姿态，来收集专家演示。在模仿学习方面，使用了行为克隆（Behavior Cloning）等算法。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，仅使用RE$^3$SIM生成的模拟数据训练的机器人策略，即可实现零样本sim-to-real迁移，平均成功率超过58%。这表明该方法能够有效缩小仿真环境与真实环境之间的差距。此外，通过生成大规模的模拟数据集，可以训练出能够泛化到各种对象的鲁棒策略。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人操作、自动驾驶、虚拟现实等领域。通过构建高保真度的仿真环境，可以降低机器人算法的开发成本，加速算法的迭代速度，并提高算法在真实环境中的鲁棒性。此外，该技术还可以用于生成大规模的训练数据集，从而推动深度学习在机器人领域的应用。

📄 摘要（原文）

Real-world data collection for robotics is costly and resource-intensive, requiring skilled operators and expensive hardware. Simulations offer a scalable alternative but often fail to achieve sim-to-real generalization due to geometric and visual gaps. To address these challenges, we propose a 3D-photorealistic real-to-sim system, namely, RE$^3$SIM, addressing geometric and visual sim-to-real gaps. RE$^3$SIM employs advanced 3D reconstruction and neural rendering techniques to faithfully recreate real-world scenarios, enabling real-time rendering of simulated cross-view cameras within a physics-based simulator. By utilizing privileged information to collect expert demonstrations efficiently in simulation, and train robot policies with imitation learning, we validate the effectiveness of the real-to-sim-to-real pipeline across various manipulation task scenarios. Notably, with only simulated data, we can achieve zero-shot sim-to-real transfer with an average success rate exceeding 58%. To push the limit of real-to-sim, we further generate a large-scale simulation dataset, demonstrating how a robust policy can be built from simulation data that generalizes across various objects. Codes and demos are available at: http://xshenhan.github.io/Re3Sim/.