Reliable and Scalable Robot Policy Evaluation with Imperfect Simulators

📄 arXiv: 2510.04354v1 📥 PDF

作者: Apurva Badithela, David Snyder, Lihan Zha, Joseph Mikhail, Matthew O'Kelly, Anushri Dixit, Anirudha Majumdar

分类: cs.RO, cs.AI, eess.SY

发布日期: 2025-10-05

💡 一句话要点

提出SureSim框架以解决机器人策略评估的可靠性问题

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人策略评估 模仿学习 仿真与现实结合 非渐近均值估计 评估可靠性 智能机器人 自动化制造

📋 核心要点

  1. 现有方法在机器人策略评估中依赖少量硬件试验，缺乏统计保障，导致评估结果不可靠。
  2. 本文提出SureSim框架，通过结合大规模仿真与小规模现实测试，解决了评估中的偏差问题。
  3. 实验结果显示，该方法在物理仿真中节省了20-25%的硬件评估工作量，同时保持了策略性能的相似界限。

📝 摘要（中文）

随着模仿学习、基础模型和大规模数据集的快速发展，机器人操作策略在多种任务和环境中表现出良好的泛化能力。然而，这些策略的严格评估仍然面临挑战。通常，机器人策略的评估依赖于少量的硬件试验，缺乏统计保障。本文提出了SureSim框架，通过将大规模仿真与相对小规模的现实测试相结合，提供对策略在现实世界表现的可靠推断。核心思想是将真实与仿真评估的结合形式化为一个预测驱动的推断问题，利用少量配对的真实与仿真评估来修正大规模仿真中的偏差。我们还利用非渐近均值估计算法提供策略性能的置信区间。实验表明，该方法在物理仿真中评估扩散策略和多任务微调的π0，节省了20-25%的硬件评估工作量，同时实现了相似的策略性能界限。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人策略评估中的可靠性问题，现有方法通常依赖于少量的硬件试验，缺乏足够的统计保障，导致评估结果的不确定性。

核心思路：论文的核心思路是将真实与仿真评估的结合视为一个预测驱动的推断问题，通过少量的配对评估来修正仿真中的偏差，从而提高评估的可靠性。

技术框架：SureSim框架的整体架构包括两个主要模块：一是大规模仿真评估，二是小规模现实测试。通过这两个模块的结合，形成一个闭环的评估系统。

关键创新：最重要的技术创新点在于将真实与仿真评估结合的形式化处理，利用非渐近均值估计算法提供置信区间，从而增强评估的统计保障。与现有方法相比，SureSim在评估的可靠性和效率上具有显著优势。

关键设计：在技术细节上，论文采用了非渐近均值估计算法，设计了适应性参数设置，以确保在不同任务和环境下的评估准确性。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用SureSim框架可以节省20-25%的硬件评估工作量，同时在物理仿真中对扩散策略和多任务微调的π0实现了相似的策略性能界限，显示出该方法在评估效率和可靠性上的显著提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和智能家居等。通过提高机器人策略评估的可靠性，SureSim框架能够帮助开发更为高效和安全的机器人系统，推动智能机器人在复杂环境中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Rapid progress in imitation learning, foundation models, and large-scale datasets has led to robot manipulation policies that generalize to a wide-range of tasks and environments. However, rigorous evaluation of these policies remains a challenge. Typically in practice, robot policies are often evaluated on a small number of hardware trials without any statistical assurances. We present SureSim, a framework to augment large-scale simulation with relatively small-scale real-world testing to provide reliable inferences on the real-world performance of a policy. Our key idea is to formalize the problem of combining real and simulation evaluations as a prediction-powered inference problem, in which a small number of paired real and simulation evaluations are used to rectify bias in large-scale simulation. We then leverage non-asymptotic mean estimation algorithms to provide confidence intervals on mean policy performance. Using physics-based simulation, we evaluate both diffusion policy and multi-task fine-tuned (π_0) on a joint distribution of objects and initial conditions, and find that our approach saves over (20-25\%) of hardware evaluation effort to achieve similar bounds on policy performance.