Learn to Teach: Sample-Efficient Privileged Learning for Humanoid Locomotion over Diverse Terrains
作者: Feiyang Wu, Xavier Nal, Jaehwi Jang, Wei Zhu, Zhaoyuan Gu, Anqi Wu, Ye Zhao
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2024-02-09 (更新: 2025-08-09)
备注: Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)
💡 一句话要点
提出L2T框架以解决人形机器人在多样地形上样本效率低的问题
🎯 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) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 人形机器人 强化学习 样本效率 多样地形 模拟到现实转移 教师学生学习 动态共享
📋 核心要点
- 现有的强化学习方法在应对真实世界的多样性时，通常需要大量的模拟样本，导致样本效率低下。
- 本文提出的L2T框架通过回收模拟样本和同步学习轨迹，显著提高了样本利用率和训练效率。
- 实验结果显示，L2T-RL在多达12种复杂地形上实现了零-shot的模拟到现实转移，表现出优越的稳健性。
📝 摘要（中文）
人形机器人在工业和服务应用中具有变革性潜力。尽管近年来强化学习（RL）在运动、操控和导航方面取得了显著进展，但现有方法通常需要大量的模拟样本以应对现实世界的变异性。本文提出了一种新颖的一阶段训练框架——Learn to Teach（L2T），该框架统一了教师和学生策略的学习。我们的方案回收模拟器样本，并通过共享动态同步学习轨迹，显著降低了样本复杂性和训练时间，同时实现了最先进的性能。此外，我们通过对Digit机器人进行广泛的模拟和硬件测试验证了RL变体（L2T-RL），展示了零-shot的模拟到现实转移能力，并在12个以上具有挑战性的地形上表现出稳健的性能，无需深度估计模块。
🔬 方法详解
问题定义：现有的强化学习方法在训练人形机器人时，通常需要大量的模拟样本来应对现实世界的复杂性和多样性，这导致了样本效率低下和训练时间过长。
核心思路：本文提出的L2T框架通过将教师和学生策略的学习统一起来，回收模拟样本并同步学习轨迹，从而提高样本利用率，减少训练时间。
技术框架：L2T框架包含两个主要模块：教师策略学习和学生策略学习。教师策略负责生成高质量的示例，而学生策略则通过模仿学习来提高自身的表现。两者通过共享动态进行同步学习。
关键创新：L2T框架的核心创新在于其一阶段的训练方式，能够有效整合教师与学生的学习过程，显著降低样本复杂性，与传统的分阶段训练方法相比，提升了训练效率。
关键设计：在设计中，采用了共享动态的机制以实现教师与学生之间的同步学习，并通过特定的损失函数来优化策略的收敛速度。此外，网络结构经过精心设计，以适应多样化的地形挑战。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，L2T-RL在12种复杂地形上实现了零-shot的模拟到现实转移，且在样本效率和训练时间上较传统方法有显著提升，具体性能数据未提供，但整体表现达到了最先进水平。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人以及复杂环境下的人形机器人导航。通过提高样本效率和训练速度，L2T框架能够加速人形机器人在实际应用中的部署，提升其在多样化环境中的适应能力和表现。
📄 摘要（原文）
Humanoid robots promise transformative capabilities for industrial and service applications. While recent advances in Reinforcement Learning (RL) yield impressive results in locomotion, manipulation, and navigation, the proposed methods typically require enormous simulation samples to account for real-world variability. This work proposes a novel one-stage training framework-Learn to Teach (L2T)-which unifies teacher and student policy learning. Our approach recycles simulator samples and synchronizes the learning trajectories through shared dynamics, significantly reducing sample complexities and training time while achieving state-of-the-art performance. Furthermore, we validate the RL variant (L2T-RL) through extensive simulations and hardware tests on the Digit robot, demonstrating zero-shot sim-to-real transfer and robust performance over 12+ challenging terrains without depth estimation modules.