Sim-to-Real Transfer in Deep Reinforcement Learning for Bipedal Locomotion

📄 arXiv: 2511.06465v1 📥 PDF

作者: Lingfan Bao, Tianhu Peng, Chengxu Zhou

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-09

备注: Sim-to-real for bipedal locomotion chapter

💡 一句话要点

针对双足机器人步态，提出基于深度强化学习的Sim-to-Real迁移方法

🎯 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: Sim-to-Real迁移 深度强化学习 双足机器人 步态控制 鲁棒性训练

📋 核心要点

  1. 现有方法在双足机器人步态控制中面临仿真与现实环境差异带来的挑战，即“仿真诅咒”。
  2. 论文提出一种结合模型优化和策略强化的Sim-to-Real迁移方法，提高策略在真实环境中的鲁棒性。
  3. 该方法通过提高仿真器精度和训练策略对模型误差的容忍度，实现有效的Sim-to-Real迁移。

📝 摘要（中文）

本章探讨了双足机器人步态中深度强化学习（DRL）的仿真到现实（sim-to-real）迁移这一关键挑战。在将问题置于各种控制架构的背景下后，我们通过分析sim-to-real差距的主要来源来剖析“仿真诅咒”，这些来源包括：机器人动力学、接触建模、状态估计和数值求解器。在此诊断的基础上，我们围绕两种互补的理念构建解决方案。第一种是通过以模型为中心的策略来缩小差距，这些策略系统地提高了模拟器的物理保真度。第二种是强化策略，这是一种互补的方法，它使用仿真中的鲁棒性训练和部署后的适应来使策略本身对模型不准确具有弹性。本章最后将这些理念综合为一个战略框架，为开发和评估稳健的sim-to-real解决方案提供清晰的路线图。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决双足机器人步态控制中，由于仿真环境与真实环境存在差异，导致在仿真环境中训练的深度强化学习策略难以直接迁移到真实机器人上的问题。现有方法往往难以克服机器人动力学、接触建模、状态估计和数值求解器等方面的差异，导致策略性能下降甚至失效。

核心思路：论文的核心思路是双管齐下，一方面尽可能缩小仿真环境与真实环境的差距，另一方面增强策略本身的鲁棒性，使其能够适应环境差异。具体来说，通过优化仿真模型提高其物理保真度，同时在仿真环境中进行鲁棒性训练，使策略对模型误差具有一定的容忍能力。此外，还考虑在真实环境中进行部署后的适应，进一步提升策略性能。

技术框架：整体框架包含两个主要部分：模型优化和策略强化。模型优化部分旨在提高仿真器的物理保真度，例如通过系统辨识方法精确建模机器人动力学参数，改进接触模型以更真实地模拟地面反作用力等。策略强化部分则包括在仿真环境中进行鲁棒性训练，例如通过添加噪声、改变环境参数等方式，使策略对环境变化具有更强的适应能力。此外，还可以在真实环境中进行微调，进一步提升策略性能。

关键创新：论文的关键创新在于将模型优化和策略强化相结合，形成一个完整的Sim-to-Real迁移框架。与以往侧重于单一方面的研究不同，该方法同时考虑了仿真环境的准确性和策略的鲁棒性，从而能够更有效地解决Sim-to-Real迁移问题。此外，论文还提出了一个战略框架，为开发和评估稳健的sim-to-real解决方案提供清晰的路线图。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：(1) 仿真模型的参数辨识方法，用于提高仿真器的物理保真度；(2) 鲁棒性训练策略，例如使用对抗训练或域随机化等方法，使策略对环境变化具有更强的适应能力；(3) 真实环境中的微调策略，例如使用在线强化学习或自适应控制等方法，进一步提升策略性能。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

由于论文为综述性质，并未提供具体的实验结果。其亮点在于提出了一个完整的Sim-to-Real迁移框架，并给出了清晰的路线图，为后续研究提供了指导。未来的研究可以基于该框架，探索更有效的模型优化和策略强化方法，并在真实机器人平台上进行验证。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种双足机器人应用场景，例如灾难救援、物流运输、家庭服务等。通过降低Sim-to-Real迁移的难度，可以加速双足机器人的研发和部署，使其能够更好地适应复杂多变的真实环境，从而发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

This chapter addresses the critical challenge of simulation-to-reality (sim-to-real) transfer for deep reinforcement learning (DRL) in bipedal locomotion. After contextualizing the problem within various control architectures, we dissect the ``curse of simulation'' by analyzing the primary sources of sim-to-real gap: robot dynamics, contact modeling, state estimation, and numerical solvers. Building on this diagnosis, we structure the solutions around two complementary philosophies. The first is to shrink the gap through model-centric strategies that systematically improve the simulator's physical fidelity. The second is to harden the policy, a complementary approach that uses in-simulation robustness training and post-deployment adaptation to make the policy inherently resilient to model inaccuracies. The chapter concludes by synthesizing these philosophies into a strategic framework, providing a clear roadmap for developing and evaluating robust sim-to-real solutions.