Sim2Real Reinforcement Learning for Soccer skills

📄 arXiv: 2512.12437v1 📥 PDF

作者: Jonathan Spraggett

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2025-12-13

备注: Undergrad Thesis

💡 一句话要点

提出基于课程学习和对抗运动先验的强化学习方法，用于训练人形机器人足球技能

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 强化学习 人形机器人 课程学习 对抗运动先验 运动控制

📋 核心要点

  1. 传统强化学习方法在人形机器人控制任务中，难以适应真实环境的复杂性和实现自然运动。
  2. 论文提出结合课程学习和对抗运动先验（AMP）的强化学习方法，提升策略的动态性和适应性。
  3. 实验表明，该方法在模拟环境中训练的踢球、行走和跳跃策略优于以往方法，但迁移到真实环境失败。

📝 摘要（中文）

本论文提出了一种更高效、更有效的方法，用于训练人形机器人的控制相关任务，该方法基于强化学习（RL）。传统的RL方法在适应真实环境、复杂性和自然运动方面存在局限性。本文提出的方法通过使用课程训练和对抗运动先验（AMP）技术克服了这些限制。结果表明，所开发的用于踢球、行走和跳跃的RL策略更具动态性和适应性，并且优于以往的方法。然而，学习到的策略从模拟到真实世界的迁移并不成功，突出了当前RL方法在完全适应真实场景方面的局限性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人形机器人控制任务中，强化学习策略难以适应真实环境，动作不够自然流畅的问题。现有方法在复杂环境和自然运动方面的泛化能力不足，导致模拟环境训练的策略难以直接应用于真实机器人。

核心思路：论文的核心思路是利用课程学习逐步增加训练难度，并引入对抗运动先验（AMP）来学习更自然的运动模式。通过课程学习，机器人可以从简单的任务开始，逐步掌握更复杂的技能。AMP则通过模仿真实运动数据，引导机器人学习更逼真的动作。

技术框架：整体框架包含模拟环境、强化学习算法、课程学习模块和对抗运动先验模块。首先，在模拟环境中利用强化学习算法训练机器人。然后，课程学习模块根据机器人的学习进度，逐步增加任务的难度。同时，对抗运动先验模块利用真实运动数据，训练一个判别器来区分机器人生成的运动和真实运动，并利用判别器的梯度来指导机器人的策略学习。

关键创新：论文的关键创新在于将课程学习和对抗运动先验相结合，用于人形机器人的强化学习控制。课程学习可以有效地引导机器人学习复杂的技能，而对抗运动先验可以提高机器人运动的自然性和真实感。这种结合使得机器人能够学习到更鲁棒、更自然的控制策略。

关键设计：论文中，课程学习的具体实现方式是逐步增加任务的难度，例如，从简单的站立任务开始，逐步过渡到行走、跑步和跳跃等更复杂的任务。对抗运动先验模块使用一个判别器网络，该网络输入机器人的运动状态，并输出一个概率值，表示该运动是真实的还是由机器人生成的。判别器的损失函数采用对抗损失，鼓励机器人生成更逼真的运动。强化学习算法采用TRPO或PPO等策略梯度算法。

📊 实验亮点

论文在模拟环境中验证了所提出方法的有效性，结果表明，该方法训练的踢球、行走和跳跃策略比以往方法更具动态性和适应性。具体而言，机器人能够完成更复杂的运动，并且对环境变化的鲁棒性更高。然而，模拟到真实的迁移仍然是一个挑战，表明需要进一步研究如何缩小模拟环境和真实环境之间的差距。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人形机器人的运动控制、体育竞技机器人、以及其他需要复杂运动技能的机器人领域。通过模拟环境训练，可以降低真实机器人训练的成本和风险，加速机器人在复杂环境中的应用。未来，该技术有望应用于灾难救援、医疗辅助等领域。

📄 摘要（原文）

This thesis work presents a more efficient and effective approach to training control-related tasks for humanoid robots using Reinforcement Learning (RL). The traditional RL methods are limited in adapting to real-world environments, complexity, and natural motions, but the proposed approach overcomes these limitations by using curriculum training and Adversarial Motion Priors (AMP) technique. The results show that the developed RL policies for kicking, walking, and jumping are more dynamic, and adaptive, and outperformed previous methods. However, the transfer of the learned policy from simulation to the real world was unsuccessful, highlighting the limitations of current RL methods in fully adapting to real-world scenarios.