ReDOA: Real-World Distillation via Observation Alignment for Image-Based Manipulation Policy Learning
作者: Kotaro Kajitsuka, Masaki Murooka, Fumio Kanehiro
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-19
备注: 9 pages, 6 figures, 2 table
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出ReDOA框架以解决机器人操控中的数据收集与适应性问题
🎯 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)
关键词: 机器人操控 模仿学习 策略蒸馏 观测对齐 真实世界学习
📋 核心要点
- 现有的模仿学习方法依赖于昂贵的人类示范，且仿真学习容易受到仿真与现实之间的差距影响。
- ReDOA框架通过将控制学习与感知学习解耦，利用仿真中训练的教师策略在真实环境中进行知识蒸馏。
- 在三项非抓取操控任务的实验中，ReDOA在任务成功率和执行效率上均优于传统的模仿学习和仿真策略蒸馏。
📝 摘要（中文）
数据驱动的通用机器人操控学习面临数据收集成本与适应真实环境之间的基本权衡。模仿学习需要昂贵的人类示范，而基于仿真的学习则容易受到动态和传感器观测的仿真与现实差距的影响。我们提出了ReDOA（通过观测对齐的真实世界蒸馏）框架，该框架将控制学习与感知学习解耦，以学习基于图像的真实世界策略。通过在仿真中训练的状态基础教师策略在真实机器人上执行，并将其控制知识蒸馏到基于图像的学生策略中，解决了数据收集与部署之间的观测不匹配问题。在三项非抓取操控任务的真实机器人实验中，我们的方法在考虑任务成功率和执行效率时，表现优于基于人类示范的模仿学习和仿真中的策略蒸馏。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决机器人操控学习中数据收集成本高与适应真实环境能力不足的问题。现有方法如模仿学习需要大量人类示范，而仿真学习则容易受到仿真与现实之间的差距影响，导致性能下降。
核心思路：ReDOA框架的核心思路是将控制学习与感知学习解耦，通过在仿真中训练的教师策略在真实环境中执行，并将其控制知识蒸馏到基于图像的学生策略中，从而提高策略的适应性。
技术框架：该框架包括两个主要模块：教师策略模块和学生策略模块。教师策略在仿真环境中训练，负责生成控制指令；学生策略则在真实环境中学习，通过观测对齐技术解决数据收集与部署之间的观测不匹配问题。
关键创新：ReDOA的关键创新在于观测对齐技术，它有效解决了数据收集与实际部署之间的观测差异，提升了策略的适应性和执行效率。与传统的模仿学习和仿真策略蒸馏方法相比，ReDOA在真实环境中的表现显著提升。
关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数来优化教师与学生策略之间的知识蒸馏过程，同时在网络结构上，学生策略网络通过卷积神经网络（CNN）处理图像输入，以提取有效特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在三项非抓取操控任务的实验中，ReDOA框架在任务成功率和执行效率上均优于基于人类示范的模仿学习和仿真中的策略蒸馏，显示出显著的性能提升，具体数据未提供。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人以及任何需要高效操控的自动化系统。通过降低对人类示范的依赖，ReDOA框架能够加速机器人在复杂环境中的学习过程，提升其在实际应用中的灵活性和适应性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Data-driven learning for general-purpose robotic manipulation presents a fundamental trade-off between data-collection cost and adaptability to real-world environments. Imitation learning (IL) requires costly human demonstrations, whereas simulation-based learning is vulnerable to sim-to-real gaps in dynamics and sensor observations. We propose ReDOA (Real-World Distillation via Observation Alignment), a framework that decouples control learning from perception learning to learn image-based policies in the real world. A state-based teacher policy trained in simulation is executed on a real robot, and its control knowledge is distilled into an image-based student policy using the collected trajectories. Observation Alignment resolves observation mismatches between data collection and deployment. This framework collects successful, efficiently executed trajectories paired with real-world visual observations, without requiring demonstrations from human experts. In real-robot experiments on three non-prehensile manipulation tasks, including bimanual manipulation, our method achieves better overall performance when jointly considering task success and execution efficiency than both IL based on human demonstrations and policy distillation in simulation. https://isri-aist.github.io/redoa-project-page/