BIFROST: Bridging Invariant Feature Representation for Observation-space Sim2Real Transfer
作者: Yunfu Deng, Josiah P. Hanna
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2026-07-05
💡 一句话要点
提出BIFROST以解决机器人政策学习中的Sim2Real转移问题
🎯 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: Sim2Real转移 机器人政策学习 跨域学习 共享历史编码器 双模拟目标 视觉导航 接触丰富操作 视觉伺服
📋 核心要点
- 现有的Sim2Real转移方法通常通过独立模块解决不同的领域差距，导致在多重差距共存时效果不佳。
- BIFROST通过跨域双模拟目标学习共享历史编码器，识别任务的共享结构，实现零-shot转移。
- 实验证明，BIFROST在多个任务中表现优越，成功实现了在视觉和动态领域差距下的有效转移。
📝 摘要（中文）
机器人政策学习中的Sim2Real转移面临模拟与现实之间的不匹配。现有方法通常通过独立的适应模块来解决每个差距，但在差距共存时效果不佳。本文提出BIFROST，通过跨域双模拟目标学习共享历史编码器，从原始观察中识别并利用任务的共享结构，使得在模拟中训练的政策能够实现零-shot转移到现实。实验证明，BIFROST在视觉导航、接触丰富的操作任务和视觉伺服任务中有效转移，超越了现有的领域适应和共同训练基线。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人政策学习中的Sim2Real转移问题，现有方法在面对模拟与现实之间的差距时，往往无法有效适应多重差距的情况。
核心思路：BIFROST的核心思想是通过学习共享历史编码器，利用跨域双模拟目标来识别和利用任务的共享结构，从而实现零-shot转移。这样的设计使得在不同领域中，具有相同长远行为的观察-动作序列能够映射到相近的潜在状态。
技术框架：BIFROST的整体架构包括数据收集、共享历史编码器的训练和政策学习三个主要模块。首先，通过收集跨域数据对进行训练，然后利用双模拟目标优化共享编码器，最后在潜在状态上训练政策以实现转移。
关键创新：BIFROST的主要创新在于其跨域双模拟目标的设计，使得不同领域的观察-动作序列能够有效映射到相似的潜在状态。这一方法与传统的领域适应方法不同，后者通常依赖于单一领域的特征提取。
关键设计：在技术细节上，BIFROST采用了特定的损失函数来优化共享历史编码器，并设计了适应不同任务的网络结构，以确保在训练过程中能够有效捕捉到跨域的共享特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，BIFROST在视觉导航、接触丰富的操作任务和视觉伺服任务中实现了显著的性能提升。在这些任务中，BIFROST的转移效果超越了传统的领域适应和共同训练基线，证明了其在处理视觉和动态领域差距方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动驾驶和智能制造等。通过实现有效的Sim2Real转移，BIFROST可以显著提高机器人在真实环境中的适应能力，降低训练成本，并加速机器人技术的实际应用。未来，该方法可能会推动更多领域的跨域学习研究，促进智能系统的普遍应用。
📄 摘要（原文）
Sim2real transfer for robot policy learning suffers due to mismatch between simulation and reality. Existing methods typically address each gap in isolation through separate adaptation modules, which are composed or layered when both gaps coexist. Yet the basis for attempting sim2real in the first place is that there is shared structure between a task in simulation and reality, where equivalent actions from equivalent configurations produce equivalent long term outcomes regardless of domain specific differences in rendering or physics. In this paper, we study whether we can identify and exploit this shared structure from raw observations to train a policy that enables zero shot transfer. We introduce BIFROST, which learns a shared history encoder on paired cross-domain data via cross-domain bisimulation objective: observation-action sequences leading to equivalent long-term behavior are mapped to nearby latent states, regardless of domain. Policies trained on these latent states in simulation transfer zero-shot to reality. We provide empirical evidence on sim2sim visual navigation and sim2real contact rich manipulation task and visual servoing task that BIFROST achieves effective transfer where domain adaptation and co-training baselines fail under both visual and dynamics domain gaps.