An Real-Sim-Real (RSR) Loop Framework for Generalizable Robotic Policy Transfer with Differentiable Simulation

📄 arXiv: 2503.10118v2 📥 PDF

作者: Lu Shi, Yuxuan Xu, Shiyu Wang, Jinhao Huang, Wenhao Zhao, Yufei Jia, Zike Yan, Weibin Gu, Guyue Zhou

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-03-13 (更新: 2025-03-18)

💡 一句话要点

提出基于可微仿真的Real-Sim-Real循环框架，提升机器人策略迁移的泛化性

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 机器人策略迁移 模拟到现实 可微仿真 强化学习 机器人操作

📋 核心要点

  1. 模拟到现实的差距是机器人领域的核心挑战，阻碍了在仿真环境中训练的算法部署到真实机器人系统。
  2. 论文提出RSR循环框架，利用可微仿真迭代优化仿真参数，使其与真实环境对齐，从而实现鲁棒高效的策略迁移。
  3. 实验结果表明，该方法显著缩小了模拟到现实的差距，在多种机器人操作任务中实现了高性能和良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的Real-Sim-Real (RSR)循环框架，该框架利用可微仿真来解决机器人领域中模拟到现实的差距，通过迭代地优化仿真参数，使其与真实世界条件对齐，从而实现鲁棒且高效的策略迁移。该工作的关键贡献在于设计了一个信息丰富的代价函数，鼓励收集多样且具有代表性的真实世界数据，从而最大限度地减少偏差并最大化每个数据点对仿真优化的效用。该代价函数可以无缝集成到现有的强化学习算法（例如，PPO、SAC）中，并确保对真实领域中的关键区域进行平衡探索。此外，该方法在通用的Mujoco MJX平台上实现，并且该框架与各种机器人系统兼容。在多个机器人操作任务上的实验结果表明，该方法显著缩小了模拟到现实的差距，在显式和隐式环境不确定性的各种场景中实现了高任务性能和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：机器人策略在仿真环境中训练后，难以直接应用于真实世界，这是由于模拟环境与真实环境存在差异，即“Sim-to-Real”差距。现有方法通常难以有效地缩小这种差距，导致策略在真实环境中表现不佳。论文旨在解决如何更有效地将仿真环境训练的策略迁移到真实机器人系统中的问题。

核心思路：论文的核心思路是通过一个Real-Sim-Real (RSR)循环，迭代地优化仿真环境，使其更接近真实环境。具体来说，首先在真实环境中收集数据，然后利用这些数据来优化仿真环境的参数，接着在优化后的仿真环境中训练策略，最后将策略迁移到真实环境中进行验证和进一步的数据收集。通过不断循环这个过程，逐步缩小模拟环境与真实环境之间的差距。

技术框架：RSR框架包含以下几个主要阶段：1) 真实世界数据收集：利用机器人系统在真实环境中执行任务，并收集相关数据。2) 仿真环境优化：使用收集到的真实世界数据，通过可微仿真技术，优化仿真环境的参数，使其更接近真实环境。3) 策略训练：在优化后的仿真环境中，使用强化学习算法训练机器人策略。4) 策略迁移与验证：将训练好的策略迁移到真实机器人系统上进行验证，并收集新的真实世界数据。整个框架通过不断循环这四个阶段，逐步提高策略在真实环境中的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于设计了一个信息丰富的代价函数，用于指导真实世界数据的收集。该代价函数鼓励收集多样且具有代表性的数据，从而最大限度地减少偏差，并提高每个数据点对仿真环境优化的效用。此外，该框架利用可微仿真技术，可以高效地计算仿真环境参数的梯度，从而实现快速的仿真环境优化。

关键设计：代价函数的设计是关键。它需要平衡探索和利用，鼓励机器人探索真实环境中的不同状态，同时关注那些对策略性能影响最大的状态。论文中具体代价函数的形式未知，但强调了其信息丰富性和对多样性数据的鼓励。此外，可微仿真的具体实现细节（例如，使用的优化算法、梯度计算方法）也对框架的性能有重要影响。论文使用了Mujoco MJX平台，表明其框架具有较好的通用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个机器人操作任务中显著提高了策略的性能和泛化能力。具体提升幅度未知，但论文强调该方法能够有效缩小模拟到现实的差距，并在显式和隐式环境不确定性的各种场景中实现高性能。与现有方法相比，该方法能够更有效地利用真实世界数据来优化仿真环境，从而提高策略的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种机器人操作任务中，例如工业自动化、家庭服务机器人、医疗机器人等。通过缩小模拟到现实的差距，可以显著降低机器人策略开发的成本和时间，加速机器人在实际场景中的部署。该方法还有潜力应用于其他领域，例如自动驾驶、游戏AI等。

📄 摘要（原文）

The sim-to-real gap remains a critical challenge in robotics, hindering the deployment of algorithms trained in simulation to real-world systems. This paper introduces a novel Real-Sim-Real (RSR) loop framework leveraging differentiable simulation to address this gap by iteratively refining simulation parameters, aligning them with real-world conditions, and enabling robust and efficient policy transfer. A key contribution of our work is the design of an informative cost function that encourages the collection of diverse and representative real-world data, minimizing bias and maximizing the utility of each data point for simulation refinement. This cost function integrates seamlessly into existing reinforcement learning algorithms (e.g., PPO, SAC) and ensures a balanced exploration of critical regions in the real domain. Furthermore, our approach is implemented on the versatile Mujoco MJX platform, and our framework is compatible with a wide range of robotic systems. Experimental results on several robotic manipulation tasks demonstrate that our method significantly reduces the sim-to-real gap, achieving high task performance and generalizability across diverse scenarios of both explicit and implicit environmental uncertainties.