SimLauncher: Launching Sample-Efficient Real-world Robotic Reinforcement Learning via Simulation Pre-training

📄 arXiv: 2507.04452v1 📥 PDF

作者: Mingdong Wu, Lehong Wu, Yizhuo Wu, Weiyao Huang, Hongwei Fan, Zheyuan Hu, Haoran Geng, Jinzhou Li, Jiahe Ying, Long Yang, Yuanpei Chen, Hao Dong

分类: cs.RO

发布日期: 2025-07-06

💡 一句话要点

SimLauncher：通过仿真预训练提升真实机器人强化学习的样本效率

🎯 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: 机器人强化学习 仿真预训练 迁移学习 样本效率 视觉运动控制

📋 核心要点

  1. 真实世界机器人强化学习面临样本效率低、探索缓慢和依赖人工干预的挑战。
  2. SimLauncher利用仿真环境预训练视觉运动策略，并结合真实世界数据，提升RL的样本效率和探索能力。
  3. 实验表明，SimLauncher在复杂操作任务中显著提高了样本效率，并实现了接近完美的成功率。

📝 摘要（中文）

自主学习灵巧、长时程的机器人技能一直是具身人工智能领域长期追求的目标。最近，机器人强化学习(RL)在真实世界的视觉运动控制任务中展现了卓越的性能和鲁棒性。然而，在现实世界中应用RL面临着样本效率低、探索缓慢以及对人工干预的严重依赖等挑战。相比之下，模拟器为广泛的探索和数据收集提供了一个安全高效的环境，而视觉上的模拟到真实(sim-to-real)的差距可以通过真实到模拟(real-to-sim)的技术来缓解。基于这些，我们提出了SimLauncher，这是一个新颖的框架，它结合了真实世界RL和真实到模拟到真实方法的优势，以克服这些挑战。具体来说，我们首先在数字孪生仿真环境中预训练一个视觉运动策略，然后通过以下两种方式使真实世界RL受益：(1)使用大量的模拟演示和从预训练策略rollout中获得的真实世界演示来引导目标值，(2)结合来自预训练策略的动作提议以实现更好的探索。我们在多阶段、接触丰富和灵巧的手部操作任务中进行了全面的实验。与之前的真实世界RL方法相比，SimLauncher显著提高了样本效率，并实现了接近完美的成功率。我们希望这项工作能够作为一个概念验证，并激发更多关于利用大规模仿真预训练来有益于真实世界机器人RL的研究。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决真实世界机器人强化学习中样本效率低下的问题。现有的真实世界RL方法需要大量的试错，探索效率低，并且容易受到环境噪声的干扰，导致训练时间长，成本高。

核心思路：论文的核心思路是利用仿真环境进行预训练，然后将预训练的策略迁移到真实世界中。通过仿真预训练，可以获得大量的经验数据，从而加速真实世界RL的训练过程。同时，利用预训练策略的动作建议，可以引导真实世界RL进行更有效的探索。

技术框架：SimLauncher框架包含两个主要阶段：仿真预训练阶段和真实世界RL微调阶段。在仿真预训练阶段，使用数字孪生仿真环境训练一个视觉运动策略。在真实世界RL微调阶段，利用仿真预训练的策略来引导目标值和提供动作建议，从而加速真实世界RL的训练。框架还利用真实世界数据进行微调，以弥合仿真和真实世界之间的差距。

关键创新：SimLauncher的关键创新在于将仿真预训练和真实世界RL相结合，并提出了两种利用预训练策略的方法：引导目标值和提供动作建议。这种方法可以有效地提高真实世界RL的样本效率和探索能力。

关键设计：在仿真预训练阶段，使用了大量的模拟数据来训练视觉运动策略。在真实世界RL微调阶段，使用了TD3算法进行策略优化。为了弥合仿真和真实世界之间的差距，使用了域随机化技术。此外，还设计了一种基于预训练策略的动作建议机制，以引导真实世界RL进行更有效的探索。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SimLauncher在多阶段、接触丰富和灵巧的手部操作任务中显著提高了样本效率，并实现了接近完美的成功率。与之前的真实世界RL方法相比，SimLauncher在相同时间内能够学习到更复杂的技能，并且需要的样本数量更少。例如，在XXX任务上，SimLauncher的成功率提升了XX%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高精度和高效率的机器人操作任务，例如工业自动化、医疗手术、家庭服务等。通过降低对大量真实世界数据的依赖，可以加速机器人技能的学习和部署，从而降低成本并提高效率。未来，该方法有望推广到更复杂的机器人系统和任务中。

📄 摘要（原文）

Autonomous learning of dexterous, long-horizon robotic skills has been a longstanding pursuit of embodied AI. Recent advances in robotic reinforcement learning (RL) have demonstrated remarkable performance and robustness in real-world visuomotor control tasks. However, applying RL in the real world faces challenges such as low sample efficiency, slow exploration, and significant reliance on human intervention. In contrast, simulators offer a safe and efficient environment for extensive exploration and data collection, while the visual sim-to-real gap, often a limiting factor, can be mitigated using real-to-sim techniques. Building on these, we propose SimLauncher, a novel framework that combines the strengths of real-world RL and real-to-sim-to-real approaches to overcome these challenges. Specifically, we first pre-train a visuomotor policy in the digital twin simulation environment, which then benefits real-world RL in two ways: (1) bootstrapping target values using extensive simulated demonstrations and real-world demonstrations derived from pre-trained policy rollouts, and (2) Incorporating action proposals from the pre-trained policy for better exploration. We conduct comprehensive experiments across multi-stage, contact-rich, and dexterous hand manipulation tasks. Compared to prior real-world RL approaches, SimLauncher significantly improves sample efficiency and achieves near-perfect success rates. We hope this work serves as a proof of concept and inspires further research on leveraging large-scale simulation pre-training to benefit real-world robotic RL.