Reliable and Scalable Robot Policy Evaluation with Imperfect Simulators
作者: Apurva Badithela, David Snyder, Lihan Zha, Joseph Mikhail, Matthew O'Kelly, Anushri Dixit, Anirudha Majumdar
分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY
发布日期: 2025-10-05
💡 一句话要点
提出SureSim框架以解决机器人策略评估的可靠性问题
🎯 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: 机器人策略评估 仿真与真实测试 模仿学习 非渐近均值估计 多任务学习
📋 核心要点
- 现有的机器人策略评估方法通常依赖少量硬件试验，缺乏统计保障，导致评估结果的不可靠性。
- 本文提出的SureSim框架通过结合大规模仿真和小规模真实测试，解决了策略评估中的偏差问题。
- 实验结果表明，使用该框架可以节省20-25%的硬件评估工作量，同时保持策略性能的相似界限。
📝 摘要（中文）
随着模仿学习、基础模型和大规模数据集的快速发展，机器人操作策略在多种任务和环境中展现出良好的泛化能力。然而，这些策略的严格评估仍然面临挑战。通常，机器人策略的评估依赖于少量硬件试验，缺乏统计保障。本文提出了SureSim框架，通过将大规模仿真与相对小规模的真实世界测试相结合，提供对策略在真实世界表现的可靠推断。核心思想是将真实与仿真评估的结合形式化为一个预测驱动的推断问题，利用少量配对的真实和仿真评估来纠正大规模仿真中的偏差。通过物理基础的仿真，我们评估了扩散策略和多任务微调的π_0，发现该方法节省了20-25%的硬件评估工作量，同时实现了相似的策略性能界限。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人策略评估中存在的可靠性和统计保障不足的问题。现有方法通常依赖于少量硬件试验，导致评估结果的偏差和不确定性。
核心思路：提出SureSim框架，通过将真实和仿真评估结合，利用少量配对数据来纠正仿真中的偏差，从而提高评估的可靠性。
技术框架：SureSim框架包括两个主要模块：大规模仿真模块和小规模真实测试模块。首先在仿真环境中进行策略评估，然后通过真实测试数据对仿真结果进行校正。
关键创新：该框架的创新之处在于将真实与仿真评估的结合形式化为一个预测驱动的推断问题，利用非渐近均值估计算法提供策略性能的置信区间。
关键设计：在实现过程中，采用了非渐近均值估计算法来计算置信区间，并设计了适应于多任务的策略评估流程，确保在不同初始条件和对象分布下的评估准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用SureSim框架可以在保持策略性能界限的同时，节省20-25%的硬件评估工作量。这一成果表明，结合仿真与真实测试的评估方法在效率和可靠性上具有显著优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和智能家居等场景。通过提高策略评估的可靠性，SureSim框架可以帮助开发更为安全和高效的机器人系统，推动机器人技术在实际应用中的落地和普及。未来，该框架可能在其他领域的策略评估中也具有广泛的适用性。
📄 摘要（原文）
Rapid progress in imitation learning, foundation models, and large-scale datasets has led to robot manipulation policies that generalize to a wide-range of tasks and environments. However, rigorous evaluation of these policies remains a challenge. Typically in practice, robot policies are often evaluated on a small number of hardware trials without any statistical assurances. We present SureSim, a framework to augment large-scale simulation with relatively small-scale real-world testing to provide reliable inferences on the real-world performance of a policy. Our key idea is to formalize the problem of combining real and simulation evaluations as a prediction-powered inference problem, in which a small number of paired real and simulation evaluations are used to rectify bias in large-scale simulation. We then leverage non-asymptotic mean estimation algorithms to provide confidence intervals on mean policy performance. Using physics-based simulation, we evaluate both diffusion policy and multi-task fine-tuned (π_0) on a joint distribution of objects and initial conditions, and find that our approach saves over (20-25\%) of hardware evaluation effort to achieve similar bounds on policy performance.