Reconciling Reality through Simulation: A Real-to-Sim-to-Real Approach for Robust Manipulation

📄 arXiv: 2403.03949v3 📥 PDF

作者: Marcel Torne, Anthony Simeonov, Zechu Li, April Chan, Tao Chen, Abhishek Gupta, Pulkit Agrawal

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-06 (更新: 2024-11-24)

备注: Project page: https://real-to-sim-to-real.github.io/RialTo/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出RialTo以解决模仿学习中数据收集不足的问题

🎯 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)

关键词: 模仿学习 强化学习 数字双胞胎 逆蒸馏 机器人操作 鲁棒性 自动化

📋 核心要点

  1. 现有模仿学习方法依赖大量人类监督，难以应对物体姿态变化和环境干扰，导致学习效率低下。
  2. RialTo系统通过在数字双胞胎模拟环境中进行强化学习，利用少量真实数据增强模仿学习策略的鲁棒性，减少人类干预。
  3. 实验结果表明，RialTo在多个机器人操作任务中提升了策略鲁棒性，具体提升幅度超过67%。

📝 摘要（中文）

模仿学习方法需要大量人类监督以学习对物体姿态变化、物理干扰和视觉干扰具有鲁棒性的策略。而强化学习虽然能够自主探索环境以学习鲁棒行为，但可能需要不切实际的安全真实世界数据收集。为了解决这一问题，本文提出RialTo系统，通过在“数字双胞胎”模拟环境中进行强化学习，利用少量真实世界数据来增强真实世界模仿学习策略的鲁棒性。RialTo提供了一个易于使用的接口，快速扫描并构建真实世界环境的数字双胞胎。此外，本文还引入了一种新颖的“逆蒸馏”过程，将真实世界的演示引入模拟环境，以实现高效的微调，所需的人类干预和工程量最小。我们在多个机器人操作任务中评估了RialTo，结果显示其策略鲁棒性提高超过67%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决模仿学习中对大量人类监督和不安全真实数据收集的依赖问题。现有方法在应对物体姿态变化和环境干扰时表现不佳，限制了其应用范围。

核心思路：RialTo系统通过构建数字双胞胎模拟环境，利用少量真实数据进行强化学习，从而增强模仿学习策略的鲁棒性，减少对人类监督的需求。

技术框架：RialTo的整体架构包括数据收集模块、数字双胞胎构建模块和强化学习模块。首先，通过扫描真实环境构建数字双胞胎，然后在此环境中进行强化学习以优化策略。

关键创新：本文的主要创新在于提出了“逆蒸馏”过程，将真实世界的演示有效引入模拟环境，实现高效微调。这一方法显著降低了人类干预和工程需求。

关键设计：在设计中，RialTo采用了灵活的数字双胞胎构建接口，结合适应性损失函数和强化学习算法，以确保策略在多种操作任务中的鲁棒性和有效性。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个机器人操作任务中，RialTo系统的策略鲁棒性提升超过67%，显著优于传统模仿学习方法。这一结果表明，RialTo在减少人类数据收集需求的同时，能够有效提升机器人在真实环境中的表现。

🎯 应用场景

RialTo系统在机器人操作领域具有广泛的应用潜力，能够有效提升机器人在复杂环境中的操作能力。其方法可推广至其他需要高鲁棒性和低人类干预的自动化任务，未来可能在智能制造、服务机器人等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Imitation learning methods need significant human supervision to learn policies robust to changes in object poses, physical disturbances, and visual distractors. Reinforcement learning, on the other hand, can explore the environment autonomously to learn robust behaviors but may require impractical amounts of unsafe real-world data collection. To learn performant, robust policies without the burden of unsafe real-world data collection or extensive human supervision, we propose RialTo, a system for robustifying real-world imitation learning policies via reinforcement learning in "digital twin" simulation environments constructed on the fly from small amounts of real-world data. To enable this real-to-sim-to-real pipeline, RialTo proposes an easy-to-use interface for quickly scanning and constructing digital twins of real-world environments. We also introduce a novel "inverse distillation" procedure for bringing real-world demonstrations into simulated environments for efficient fine-tuning, with minimal human intervention and engineering required. We evaluate RialTo across a variety of robotic manipulation problems in the real world, such as robustly stacking dishes on a rack, placing books on a shelf, and six other tasks. RialTo increases (over 67%) in policy robustness without requiring extensive human data collection. Project website and videos at https://real-to-sim-to-real.github.io/RialTo/