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: 2026-07-20
💡 一句话要点
提出Sym2Real框架以解决低级控制器适应性不足问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 符号回归 低级控制器 数据高效适应 残差学习 模拟与现实转移
📋 核心要点
- 现有方法在真实世界控制中对测量噪声敏感，导致模型退化，适应性不足。
- Sym2Real框架通过低保真模拟学习和少量真实数据的残差适应，解决了数据效率问题。
- 实验结果表明，使用约10条轨迹实现了多平台的稳健控制，且在多种场景中表现出色。
📝 摘要（中文）
本文提出了Sym2Real，一个完全数据驱动的框架，用于高效适应低级控制器。尽管符号回归在数据效率上表现良好，但其在实际控制中的应用受到测量噪声的限制，导致模型在真实数据上拟合时出现退化。Sym2Real通过首先在低保真模拟中学习，利用无噪声轨迹识别潜在动态，并使用少量真实数据进行针对性的残差适应，从而弥补模拟与现实之间的差距。通过仅使用约10条轨迹，我们在真实世界中实现了四旋翼和赛车的稳健控制，且无需专家知识或模拟调优。实验验证显示，在6个超出分布的sim2sim场景中实现了一致的数据高效适应，并在5个真实世界条件下成功进行了sim2real转移。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决低级控制器在真实环境中适应性不足的问题，现有符号回归方法对测量噪声敏感，导致模型在真实数据上拟合时出现退化。
核心思路：Sym2Real框架的核心思路是首先在低保真模拟环境中学习，以无噪声的轨迹帮助符号回归识别潜在的动态特性，然后利用少量真实数据进行残差适应，从而有效弥补模拟与现实之间的差距。
技术框架：该框架主要分为两个阶段：第一阶段是在低保真模拟中进行符号回归学习，第二阶段是使用少量真实数据进行残差调整。整个流程包括数据采集、模型训练和适应性调整三个主要模块。
关键创新：Sym2Real的创新在于结合了低保真模拟学习与真实数据的残差适应，显著提高了数据效率和模型的鲁棒性。这种方法与传统的直接在真实数据上训练的方式有本质区别。
关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以平衡模拟与真实数据的影响，同时设计了适应性调整机制，以确保模型在真实环境中的表现稳定。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用Sym2Real框架，仅需约10条轨迹便能在真实世界中实现四旋翼和赛车的稳健控制。在6个超出分布的sim2sim场景中，表现出一致的数据高效适应，并在5个真实世界条件下成功进行了sim2real转移，展现出显著的性能提升。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括无人机控制、自动驾驶汽车以及其他需要高效适应性的机器人系统。通过提高低级控制器的适应能力，Sym2Real能够在复杂和动态的环境中实现更高效的控制，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
We present Sym2Real, a fully data-driven framework for highly data-efficient adaptation of low-level controllers. Although symbolic regression is data-efficient, its role in real-world control has been limited due to its sensitivity to measurement noise, which corrupts the equations and leads to model degradation when fitted directly on real-world data. Sym2Real addresses this limitation by 1) learning first from low-fidelity simulation, where noise-free trajectories allow symbolic regression to identify the underlying dynamics, and 2) using a small amount of real-world data for targeted residual adaptation to bridge the sim-to-real gap. 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. Through experimental validation on both platforms, we demonstrate consistent data-efficient adaptation across 6 out-of-distribution sim2sim scenarios and successful sim2real transfer across 5 real-world conditions. More information can be found atthis http URL