A Schwarz-Christoffel Mapping-based Framework for Sim-to-Real Transfer in Autonomous Robot Operations

📄 arXiv: 2503.16634v1 📥 PDF

作者: Shijie Gao, Nicola Bezzo

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-20

💡 一句话要点

提出基于Schwarz-Christoffel映射的Sim-to-Real迁移框架，提升机器人自主操作性能

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: Sim-to-Real迁移 Schwarz-Christoffel映射 机器人控制 模型预测控制 运动规划

📋 核心要点

  1. 机器人应用常因模拟与现实之间的差异而导致性能下降，如模型不准确、环境变化和意外扰动。
  2. 利用Schwarz-Christoffel映射（SCM）将教师控制输入映射到学习者命令空间，保证操作一致性，实现策略迁移。
  3. 通过仿真和真实实验验证，该框架能有效缩小Sim-to-Real差距，将教师命令准确传递给学习者机器人。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种轻量级的保角映射框架，用于将控制和规划策略从专家教师迁移到能力较弱的学习者，从而缩小模拟到现实的差距。该方法利用Schwarz-Christoffel映射（SCM）将教师的控制输入几何映射到学习者的命令空间，确保操作的一致性。为了展示其通用性，该框架应用于路径跟踪任务中的两种代表性控制和规划方法：1）离散运动原语命令传输；2）基于模型预测控制（MPC）的连续命令传输。通过大量的仿真和真实实验验证了所提出的框架，证明了其在缩小模拟到现实差距方面的有效性，能够将教师命令紧密地传递给学习者机器人。

🔬 方法详解

问题定义：机器人技术在仿真环境中取得了显著进展，但由于模拟环境与真实环境存在差异（即Sim-to-Real差距），导致在仿真环境中开发的控制和规划策略在实际部署时性能下降。这些差异包括模型不准确、环境变化、系统退化以及系统配置的微小变化，现有方法难以有效弥合这些差距。

核心思路：本文的核心思路是利用Schwarz-Christoffel映射（SCM）建立教师（仿真环境）和学习者（真实环境）之间的几何映射关系，将教师的控制输入转换到学习者的命令空间。通过保角映射，确保在迁移过程中保持操作的一致性，从而实现策略的有效迁移。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1）定义教师和学习者的控制/命令空间；2）利用SCM建立教师控制空间到学习者命令空间的映射关系；3）将教师的控制策略通过SCM映射到学习者的命令空间；4）在学习者机器人上执行映射后的控制命令。该框架可以应用于不同的控制和规划方法，例如离散运动原语和连续模型预测控制（MPC）。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用Schwarz-Christoffel映射（SCM）来解决Sim-to-Real迁移问题。与传统的域适应方法或强化学习方法不同，SCM提供了一种几何上的映射关系，能够显式地将教师的控制空间转换到学习者的命令空间，从而保证了操作的一致性。这种方法不需要大量的训练数据，且计算复杂度较低，适用于资源受限的机器人平台。

关键设计：SCM的具体实现需要确定多边形的顶点坐标，这些顶点坐标的选择直接影响映射的精度和效果。在离散运动原语的场景下，需要设计合适的运动原语集合。在MPC的场景下，需要调整MPC的参数，例如预测时域、控制权重等，以适应学习者机器人的动力学特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

通过仿真和真实实验验证了该框架的有效性。在路径跟踪任务中，该方法能够将教师机器人的控制策略成功迁移到学习者机器人上，显著缩小了Sim-to-Real差距。实验结果表明，使用该框架后，学习者机器人的路径跟踪误差降低了XX%，控制性能得到了显著提升。（具体性能数据未知，原文未提供）

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种机器人自主操作场景，例如自动驾驶、无人机控制、工业机器人等。通过该框架，可以将在仿真环境中训练好的控制策略快速迁移到真实机器人上，降低开发成本和部署时间。此外，该方法还可以用于解决机器人系统退化或配置变化带来的性能下降问题，提高机器人的鲁棒性和适应性。

📄 摘要（原文）

Despite the remarkable acceleration of robotic development through advanced simulation technology, robotic applications are often subject to performance reductions in real-world deployment due to the inherent discrepancy between simulation and reality, often referred to as the "sim-to-real gap". This gap arises from factors like model inaccuracies, environmental variations, and unexpected disturbances. Similarly, model discrepancies caused by system degradation over time or minor changes in the system's configuration also hinder the effectiveness of the developed methodologies. Effectively closing these gaps is critical and remains an open challenge. This work proposes a lightweight conformal mapping framework to transfer control and planning policies from an expert teacher to a degraded less capable learner. The method leverages Schwarz-Christoffel Mapping (SCM) to geometrically map teacher control inputs into the learner's command space, ensuring maneuver consistency. To demonstrate its generality, the framework is applied to two representative types of control and planning methods in a path-tracking task: 1) a discretized motion primitives command transfer and 2) a continuous Model Predictive Control (MPC)-based command transfer. The proposed framework is validated through extensive simulations and real-world experiments, demonstrating its effectiveness in reducing the sim-to-real gap by closely transferring teacher commands to the learner robot.