Betting for Sim-to-Real Performance Evaluation
作者: Zaid Mahboob, Yujia Chen, Bowen Weng
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-27
备注: Accepted to RSS 2026, with DOI pending
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于博弈论的Sim-to-Real性能评估方法，提升真实机器人性能预测的准确性和效率。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: Sim-to-Real 性能评估 博弈论 机器人 模拟 蒙特卡洛方法 跨保真度模拟
📋 核心要点
- 真实机器人测试成本高、耗时且有安全风险，Sim-to-Real方法虽常用，但缺乏有效性能评估手段。
- 论文提出基于博弈论的Sim-to-Real性能评估框架，通过构建合适的博弈机制，提升性能估计的准确性和效率。
- 实验表明，该方法在合成数据和跨保真度模拟器中均有效，并成功应用于机器人抓取放置任务的性能预测。
📝 摘要（中文）
本文研究了机器人性能评估问题，重点关注如何在物理实验受到严格约束的情况下，获得对真实世界行为的准确且高效的估计。这种估计对于算法基准测试、设计方案比较、控制器验证以及支持认证或监管决策至关重要。然而，使用物理机器人进行真实世界测试通常成本高昂、耗时且存在安全限制。为了缓解真实世界试验的稀缺性，通常采用Sim-to-Real方法，使用低成本的模拟器来告知、补充或优先进行物理实验。本文从博弈论的角度研究了这一性能评估问题，不同于（且补充）现有的方差减少方法（例如，重要性抽样的变体）或偏差校正方法（例如，通过预测驱动的推理或学习的控制变量）。我们建立了博弈机制可以产生准确且高效估计（可证明优于蒙特卡洛估计器）的理论条件，并描述了如何构建此类博弈。我们进一步开发了理论上合理但在实践中可实现的理想博弈近似，并提供了具体的决策规则，用于诊断这些近似博弈策略何时按预期工作。我们使用合成示例和跨保真度计算模拟器证明了所提出方法的有效性。值得注意的是，我们还展示了一个说明性案例，其中一组合成分布用于推断机器人机械手的真实世界抓取放置精度，这在所提出的博弈视角下变得自然可行。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决在物理实验受限的情况下，如何准确高效地评估真实机器人的性能。现有Sim-to-Real方法在性能评估方面存在不足，例如方差过大或存在偏差，导致无法准确预测真实环境下的机器人行为。
核心思路：论文的核心思路是将Sim-to-Real性能评估问题转化为一个博弈问题。通过设计合适的博弈机制，鼓励模拟器提供更准确的性能预测，并利用这些预测来更有效地估计真实世界的性能。这种方法旨在利用不同保真度模拟器之间的信息互补性，从而提高评估效率。
技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 定义性能指标；2) 构建不同保真度的模拟器；3) 设计博弈机制，包括参与者（模拟器）和奖励/惩罚机制；4) 基于博弈结果，估计真实世界性能。框架的关键在于博弈机制的设计，它决定了模拟器如何参与博弈以及如何利用博弈结果进行性能估计。
关键创新：论文的关键创新在于将博弈论引入Sim-to-Real性能评估，并提出了相应的理论框架和实用算法。与传统的方差减少或偏差校正方法不同，该方法通过博弈机制来激励模拟器提供更准确的信息，从而提高性能评估的效率和准确性。
关键设计：论文设计了具体的博弈机制，包括如何计算博弈赔率、如何分配奖励以及如何根据博弈结果更新性能估计。此外，论文还提出了近似理想博弈策略的方法，使其更易于在实际应用中实现。具体的参数设置和损失函数取决于具体的应用场景和模拟器特性，论文提供了通用的指导原则。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过合成实验和跨保真度模拟器验证了所提出方法的有效性。在机器人抓取放置任务中，使用一组合成分布来推断真实世界的抓取精度，结果表明该方法能够有效地利用模拟数据来预测真实机器人性能。实验结果表明，该方法在性能评估的准确性和效率方面均优于传统的蒙特卡洛方法。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人算法的基准测试、设计方案比较、控制器验证以及认证或监管决策。通过更准确地预测真实机器人性能，可以降低开发成本、缩短开发周期，并提高机器人系统的可靠性和安全性。例如，在自动驾驶领域，该方法可以用于评估不同感知算法或控制策略在真实交通环境中的性能。
📄 摘要（原文）
This paper studies the problem of robot performance evaluation, focusing on how to obtain accurate and efficient estimates of real-world behavior under severe constraints on physical experimentation. Such estimates are essential for benchmarking algorithms, comparing design alternatives, validating controllers, and supporting certification or regulatory decision-making, yet real-world testing with physical robots is often expensive, time-consuming, and safety-limited. To mitigate the scarcity of real-world trials, sim-to-real methodologies are commonly employed, using low-cost simulators to inform, supplement, or prioritize physical experiments. Departing from (and complementary to) existing approaches in variance reduction (e.g., importance-sampling variants) or bias-correction (e.g., through prediction-powered inference or learned control variates), we examine this performance-evaluation problem through the lens of betting. We establish theoretical conditions under which a betting mechanism can yield accurate and efficient estimates (provably outperforming the Monte Carlo estimator) and we characterize how such bets should be constructed. We further develop theoretically grounded yet practically implementable approximations of the ideal bet, and we provide concrete decision rules that diagnose when these approximate betting strategies are working as intended. We demonstrate the effectiveness of the proposed methods using both synthetic examples and cross-fidelity computational simulators. Notably, we also showcase an illustrative case in which a group of synthetic distributions are used to infer the real-world pick-and-place accuracy of a robotic manipulator, a seemingly unconventional sim-to-real transfer that becomes natural and feasible under the proposed betting perspective. Programs for reproducing empirical results are available at https://github.com/ISUSAIL/Bet4Sim2Real.