Abstract Sim2Real through Approximate Information States
作者: Yunfu Deng, Yuhao Li, Josiah P. Hanna
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-16
💡 一句话要点
提出基于近似信息状态的抽象Sim2Real方法，解决抽象模拟器向真实环境迁移问题
🎯 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)
关键词: Sim2Real 强化学习 状态抽象 机器人控制 动力学模型 策略迁移 近似信息状态
📋 核心要点
- 现有Sim2Real方法依赖于高精度模拟器，但在复杂场景下难以实现，导致策略迁移效果不佳。
- 论文提出基于近似信息状态的抽象Sim2Real框架，利用真实数据修正抽象模拟器的动力学模型。
- 实验证明，该方法在Sim2Sim和Sim2Real场景下均能有效提升策略迁移性能。
📝 摘要（中文）
近年来，强化学习(RL)在机器人领域取得了显著成功，前提是存在一个快速且准确的模拟器。然而，随着机器人部署在日益复杂和大规模的领域中，获得高真实度的模拟器变得越来越困难。在这些情况下，模拟器可能无法对给定目标任务的所有相关细节进行建模，这促使我们研究使用忽略关键任务细节的抽象模拟器进行sim2real。本文形式化并研究了抽象sim2real问题：给定一个在粗略抽象级别上对目标任务进行建模的抽象模拟器，如何在抽象模拟器中使用RL训练策略并成功将其转移到真实世界？我们的第一个贡献是使用RL文献中的状态抽象语言来形式化这个问题。这种框架表明，如果接地的抽象动力学考虑了状态的历史，则可以将抽象模拟器接地以匹配目标任务。基于该形式化，我们然后介绍了一种使用真实世界任务数据来校正抽象模拟器动力学的方法。然后，我们证明了该方法能够在sim2sim和sim2real评估中实现成功的策略转移。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决抽象Sim2Real问题，即如何将在抽象模拟器中训练的策略成功迁移到真实世界。现有方法通常依赖于高保真模拟器，但构建和维护高保真模拟器成本高昂，且难以捕捉真实世界的所有复杂性。因此，当模拟器仅能提供任务的粗略抽象时，如何实现有效的策略迁移成为一个挑战。
核心思路：核心思路是利用真实世界的数据来修正抽象模拟器的动力学模型。论文认为，抽象模拟器之所以无法直接用于策略迁移，是因为其动力学模型与真实世界存在偏差。通过学习真实世界的数据，可以对抽象模拟器的动力学模型进行校正，使其更接近真实世界的动力学特性。此外，论文还强调了状态历史的重要性，认为需要考虑状态的历史信息才能更好地进行动力学建模。
技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 使用抽象模拟器进行强化学习训练，得到一个初始策略；2) 收集真实世界的数据，例如状态转移序列；3) 使用真实世界的数据来修正抽象模拟器的动力学模型；4) 在修正后的抽象模拟器中重新训练或微调策略；5) 将训练好的策略部署到真实世界中。
关键创新：最重要的创新点在于提出了一种利用真实世界数据修正抽象模拟器动力学模型的方法。这种方法允许使用低保真、抽象的模拟器进行策略训练，从而降低了模拟器的开发和维护成本。此外，论文还强调了状态历史在动力学建模中的重要性，并将其纳入到模型中。
关键设计：论文中并没有明确给出具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，动力学模型的修正可能涉及到学习一个从抽象状态到真实状态的映射，或者学习一个残差动力学模型来补偿抽象模拟器的偏差。损失函数可能包括预测状态与真实状态之间的差异，以及策略在真实世界中的性能指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过Sim2Sim和Sim2Real实验验证了所提出方法的有效性。在Sim2Sim实验中，使用一个更抽象的模拟器训练策略，然后迁移到一个更真实的模拟器中，结果表明该方法能够显著提升策略的迁移性能。在Sim2Real实验中，将训练好的策略部署到真实机器人上，也取得了较好的效果，验证了该方法在真实环境中的可行性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、自动驾驶、游戏AI等领域。通过使用抽象模拟器进行训练，可以降低开发成本，加速算法迭代，并最终实现更鲁棒、更高效的智能系统。尤其是在难以建立精确物理模型的复杂环境中，该方法具有重要的应用价值。
📄 摘要（原文）
In recent years, reinforcement learning (RL) has shown remarkable success in robotics when a fast and accurate simulator is available for a given task. When using RL and simulation, more simulator realism is generally beneficial but becomes harder to obtain as robots are deployed in increasingly complex and widescale domains. In such settings, simulators will likely fail to model all relevant details of a given target task and this observation motivates the study of sim2real with simulators that leave out key task details. In this paper, we formalize and study the abstract sim2real problem: given an abstract simulator that models a target task at a coarse level of abstraction, how can we train a policy with RL in the abstract simulator and successfully transfer it to the real-world? Our first contribution is to formalize this problem using the language of state abstraction from the RL literature. This framing shows that an abstract simulator can be grounded to match the target task if the grounded abstract dynamics take the history of states into account. Based on the formalism, we then introduce a method that uses real-world task data to correct the dynamics of the abstract simulator. We then show that this method enables successful policy transfer both in sim2sim and sim2real evaluation.