Sym2Real: Symbolic Dynamics with Residual Learning for Data-Efficient Adaptive Control
作者: Easop Lee, Samuel A. Moore, Boyuan Chen
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-09-18
💡 一句话要点
Sym2Real：结合符号回归与残差学习，实现数据高效的自适应控制
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 自适应控制 符号回归 残差学习 数据高效 Sim2Real 机器人控制
📋 核心要点
- 现有自适应控制方法通常需要大量数据或依赖专家知识进行仿真调参，难以实现数据高效的真实环境部署。
- Sym2Real结合低保真仿真数据和真实世界残差学习，利用符号回归提取共享物理特性，实现高效自适应控制。
- 实验表明，Sym2Real仅需少量真实数据即可在四旋翼飞行器和赛车上实现鲁棒控制，并在多种场景下验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种完全数据驱动的框架Sym2Real，它提供了一种原则性的方法，以高度数据高效的方式训练低级自适应控制器。仅使用大约10条轨迹，我们就在真实世界的四旋翼飞行器和赛车上实现了鲁棒控制，无需专家知识或仿真调整。我们的方法通过将符号回归应用于真实世界的机器人技术，同时解决阻止其直接应用的关键挑战（包括噪声敏感性和导致不安全控制的模型退化）来实现这种数据效率。我们的关键观察是，无论内部或外部变化如何，底层物理特性通常对于系统是共享的。因此，我们策略性地将低保真度仿真数据与有针对性的真实世界残差学习相结合。通过在四旋翼飞行器和赛车平台上的实验验证，我们展示了在六个分布外sim2sim场景中一致的数据高效自适应，以及在五个真实世界条件下成功的sim2real迁移。
🔬 方法详解
问题定义：现有自适应控制方法在真实机器人系统中的应用面临数据效率和鲁棒性挑战。传统方法要么需要大量的真实世界数据进行训练，要么依赖于精确的系统建模和仿真调参，这在实际应用中往往难以满足。噪声敏感性和模型退化是阻碍符号回归直接应用于真实机器人控制的关键问题。
核心思路：Sym2Real的核心思想是利用系统底层物理特性在不同环境和配置下的不变性。通过结合低保真度仿真数据和少量真实世界数据，学习一个残差模型来补偿仿真模型与真实系统之间的差异。符号回归用于从仿真数据中提取系统的主要动力学方程，而残差学习则专注于学习未建模的动态和环境干扰。
技术框架：Sym2Real框架包含以下几个主要步骤：1) 使用低保真度仿真数据训练一个基于符号回归的初始模型。2) 在真实世界中收集少量轨迹数据。3) 使用真实世界数据训练一个残差模型，该模型预测仿真模型输出与真实系统状态之间的差异。4) 将符号回归模型和残差模型结合起来，形成一个自适应控制器。该控制器能够根据当前系统状态调整控制策略，从而实现鲁棒控制。
关键创新：Sym2Real的关键创新在于将符号回归与残差学习相结合，从而在数据效率和鲁棒性之间取得平衡。符号回归能够从仿真数据中提取系统的主要动力学方程，而残差学习则能够补偿仿真模型与真实系统之间的差异。这种方法避免了对真实系统进行精确建模的需要，从而大大降低了数据需求。
关键设计：残差模型的具体形式（例如，神经网络结构）和训练方式是关键设计因素。论文中可能使用了特定的损失函数来鼓励残差模型学习到平滑和可解释的残差。符号回归的具体实现方式（例如，使用的符号回归算法和搜索空间）也会影响模型的性能。此外，如何有效地融合符号回归模型和残差模型也是一个重要的设计考虑。
📊 实验亮点
Sym2Real在四旋翼飞行器和赛车平台上进行了实验验证，结果表明该方法仅需约10条轨迹即可实现鲁棒控制。在六个分布外sim2sim场景中，Sym2Real表现出一致的数据高效自适应能力。此外，该方法还在五个真实世界条件下成功实现了sim2real迁移，验证了其在实际应用中的有效性。具体性能数据（例如，控制精度、轨迹跟踪误差）未知，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
Sym2Real具有广泛的应用前景，可用于各种机器人系统的自适应控制，例如无人机、自动驾驶汽车、机器人手臂等。该方法尤其适用于那些难以进行精确建模或需要快速适应新环境的系统。通过减少对大量真实世界数据的依赖，Sym2Real可以降低机器人系统的开发和部署成本，并提高其在复杂环境中的鲁棒性。
📄 摘要（原文）
We present Sym2Real, a fully data-driven framework that provides a principled way to train low-level adaptive controllers in a highly data-efficient manner. Using only about 10 trajectories, we achieve robust control of both a quadrotor and a racecar in the real world, without expert knowledge or simulation tuning. Our approach achieves this data efficiency by bringing symbolic regression to real-world robotics while addressing key challenges that prevent its direct application, including noise sensitivity and model degradation that lead to unsafe control. Our key observation is that the underlying physics is often shared for a system regardless of internal or external changes. Hence, we strategically combine low-fidelity simulation data with targeted real-world residual learning. Through experimental validation on quadrotor and racecar platforms, we demonstrate consistent data-efficient adaptation across six out-of-distribution sim2sim scenarios and successful sim2real transfer across five real-world conditions. More information and videos can be found at at http://generalroboticslab.com/Sym2Real