The Sound of Simulation: Learning Multimodal Sim-to-Real Robot Policies with Generative Audio
作者: Renhao Wang, Haoran Geng, Tingle Li, Feishi Wang, Gopala Anumanchipalli, Trevor Darrell, Boyi Li, Pieter Abbeel, Jitendra Malik, Alexei A. Efros
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2025-07-03 (更新: 2025-09-22)
备注: Conference on Robot Learning 2025
💡 一句话要点
MultiGen：利用生成音频实现多模态Sim-to-Real机器人策略学习
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 Sim-to-Real 生成模型 机器人倾倒 音频合成
📋 核心要点
- 现有机器人学习方法难以有效利用多模态信息，尤其是在声音等难以模拟的模态上，限制了sim-to-real的迁移效果。
- MultiGen框架通过将大规模生成模型集成到物理模拟器中，生成逼真的视听数据，从而实现多模态信息的有效利用。
- 实验表明，该方法在机器人倾倒任务中实现了有效的零样本迁移，验证了生成模型在多模态sim-to-real中的潜力。
📝 摘要（中文）
机器人需要在真实世界中整合多种感官模态才能有效行动。然而，大规模学习这种多模态策略仍然具有挑战性。仿真提供了一种可行的解决方案，但虽然视觉已经受益于高保真模拟器，但其他模态（例如声音）的模拟非常困难。因此，sim-to-real迁移主要在基于视觉的任务中取得成功，而多模态迁移在很大程度上尚未实现。在这项工作中，我们通过引入MultiGen框架来应对这些挑战，该框架将大规模生成模型集成到传统的物理模拟器中，从而实现多感官模拟。我们在机器人倾倒的动态任务中展示了我们的框架，该任务本质上依赖于多模态反馈。通过合成以模拟视频为条件的逼真音频，我们的方法能够训练丰富的视听轨迹——无需任何真实机器人数据。我们展示了对具有新型容器和液体的真实世界倾倒的有效零样本迁移，突出了生成模型在模拟难以建模的模态和缩小多模态sim-to-real差距方面的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态机器人学习中，声音等模态难以模拟，导致sim-to-real迁移效果不佳的问题。现有方法主要依赖视觉信息，忽略了其他模态的重要性，或者难以生成高质量的非视觉模态数据。
核心思路：论文的核心思路是利用生成模型，特别是条件生成模型，根据模拟环境中的视觉信息生成逼真的音频数据。通过将生成的音频与视觉信息结合，可以训练更鲁棒的多模态机器人策略，从而提高sim-to-real的迁移效果。这样设计的目的是为了弥补传统物理模拟器在声音模拟方面的不足。
技术框架：MultiGen框架包含以下主要模块：1) 物理模拟器：用于生成机器人与环境交互的视觉数据。2) 音频生成模型：以模拟器生成的视频为条件，生成对应的音频数据。3) 强化学习算法：利用生成的视听数据训练机器人策略。整体流程是，首先在模拟环境中生成大量的视听轨迹，然后利用这些轨迹训练机器人策略，最后将训练好的策略部署到真实机器人上。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于将大规模生成模型引入到机器人模拟中，用于生成难以建模的音频数据。与传统的声音模拟方法相比，生成模型可以生成更逼真、更丰富的音频，从而提高机器人策略的鲁棒性和泛化能力。此外，该方法实现了零样本的sim-to-real迁移，无需任何真实机器人数据。
关键设计：音频生成模型采用了一种条件生成对抗网络（Conditional GAN）结构，以模拟视频作为条件，生成对应的音频。损失函数包括对抗损失、重构损失和感知损失，以保证生成音频的质量和逼真度。在强化学习方面，采用了PPO算法，并对奖励函数进行了精心设计，以鼓励机器人完成倾倒任务。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，MultiGen框架在机器人倾倒任务中实现了有效的零样本迁移。与仅使用视觉信息的基线方法相比，使用生成音频的方法显著提高了机器人在真实环境中的倾倒成功率。此外，该方法能够处理新型容器和液体，展示了良好的泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要多模态感知的机器人任务，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人和医疗机器人。通过生成逼真的多模态数据，可以降低机器人学习的成本，提高机器人在复杂环境中的适应能力，并加速机器人的部署和应用。
📄 摘要（原文）
Robots must integrate multiple sensory modalities to act effectively in the real world. Yet, learning such multimodal policies at scale remains challenging. Simulation offers a viable solution, but while vision has benefited from high-fidelity simulators, other modalities (e.g. sound) can be notoriously difficult to simulate. As a result, sim-to-real transfer has succeeded primarily in vision-based tasks, with multimodal transfer still largely unrealized. In this work, we tackle these challenges by introducing MultiGen, a framework that integrates large-scale generative models into traditional physics simulators, enabling multisensory simulation. We showcase our framework on the dynamic task of robot pouring, which inherently relies on multimodal feedback. By synthesizing realistic audio conditioned on simulation video, our method enables training on rich audiovisual trajectories -- without any real robot data. We demonstrate effective zero-shot transfer to real-world pouring with novel containers and liquids, highlighting the potential of generative modeling to both simulate hard-to-model modalities and close the multimodal sim-to-real gap.