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
📋 核心要点
- 现有自适应控制方法通常需要大量数据或依赖于精确的系统模型，难以在真实机器人应用中实现数据高效和鲁棒性。
- Sym2Real结合低保真仿真数据和真实世界残差学习，利用符号回归提取系统潜在的物理特性，并进行自适应控制。
- 实验表明，Sym2Real仅需少量真实数据即可实现四旋翼飞行器和赛车的鲁棒控制，并在多种sim2real场景中表现出良好的泛化能力。
📝 摘要（中文）
本文提出Sym2Real，一个完全数据驱动的框架，旨在以高度数据高效的方式训练低级自适应控制器。仅使用约10条轨迹，即可在真实世界中实现四旋翼飞行器和赛车的鲁棒控制，无需专家知识或仿真调整。该方法通过将符号回归应用于真实机器人，并解决阻碍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）来实现数据效率。核心观察是，无论内部或外部变化如何，底层物理特性通常是系统共享的。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，我们展示了在六个超出分布的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的成功sim2real迁移。更多信息和视频请访问http://generalroboticslab.com/Sym2Real。
🔬 方法详解
问题定义：现有自适应控制方法在真实机器人应用中面临数据效率和鲁棒性的挑战。传统方法依赖于精确的系统模型，难以适应真实世界中复杂的环境变化和未建模动态。数据驱动的方法通常需要大量的训练数据，成本高昂且难以部署。因此，如何在少量真实数据下实现鲁棒的自适应控制是一个关键问题。
核心思路：Sym2Real的核心思路是利用符号回归从低保真仿真数据中提取系统潜在的物理特性，并结合真实世界数据的残差学习来弥补仿真模型与真实环境之间的差距。通过这种方式，可以有效地利用仿真数据，减少对大量真实数据的依赖，并提高控制器的鲁棒性和泛化能力。
技术框架：Sym2Real框架包含以下主要模块：1) 低保真仿真数据生成：使用简化的物理模型生成大量的仿真数据。2) 符号回归：利用符号回归算法从仿真数据中提取系统的动力学方程。3) 残差学习：使用少量真实数据训练一个残差网络，用于补偿仿真模型与真实环境之间的差异。4) 自适应控制器：将符号回归得到的动力学模型和残差网络的输出结合起来，设计一个自适应控制器，实现对真实机器人的控制。
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，实现数据高效的自适应控制。符号回归可以从仿真数据中提取系统的潜在物理特性，而残差学习可以弥补仿真模型与真实环境之间的差距。这种结合使得Sym2Real能够有效地利用仿真数据，减少对大量真实数据的依赖，并提高控制器的鲁棒性和泛化能力。
关键设计：在符号回归方面，论文采用了Eureqa等现有的符号回归工具。残差网络的结构和损失函数根据具体的任务进行设计。例如，可以使用多层感知机（MLP）作为残差网络，并使用均方误差（MSE）作为损失函数。自适应控制器的设计可以采用PID控制或模型预测控制（MPC）等方法，并根据系统的具体特性进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 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，仅使用约10条真实轨迹，Sym2Real即可实现鲁棒的控制，并在六个超出分布的sim2sim场景和五个真实世界条件下表现出良好的泛化能力。与传统的自适应控制方法相比，Sym2Real显著提高了数据效率，降低了部署成本。
🎯 应用场景
Sym2Real具有广泛的应用前景，可应用于各种需要自适应控制的机器人系统，例如无人机、自动驾驶汽车、机器人手臂等。该方法可以显著降低数据采集成本，提高控制器的鲁棒性和泛化能力，加速机器人技术的部署和应用。未来，可以将Sym2Real扩展到更复杂的系统和环境，并与其他先进的控制技术相结合，实现更智能、更高效的机器人控制。
📄 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