Actuator Reality Shaping for Zero-Shot Sim-to-Real Robot Learning
作者: Satoshi Yamamori, Koji Ishihara, Kentaro Minamikawa, Kiyoharu Ohomori, Taiyo Yazaki, Norikazu Sugimoto, Jun Morimoto
分类: cs.RO
发布日期: 2026-07-05
💡 一句话要点
提出执行器现实塑造以解决零-shot仿真到现实机器人学习问题
🎯 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: 仿真到现实 机器人学习 执行器控制 强化学习 动态塑造
📋 核心要点
- 现有的仿真到现实转移方法往往依赖于提高仿真器的真实度，难以有效应对物理执行器的非线性特性。
- 本文提出的执行器现实塑造方法，通过调整物理执行器的行为，使其与仿真中的理想动态相匹配，从而简化了学习过程。
- 实验验证显示，该方法在高齿比伺服电机和7自由度机器人臂的任务中，显著降低了跟踪误差并提升了零-shot任务性能。
📝 摘要（中文）
在机器人学习中，仿真到现实的转移常常受到理想执行器动态与物理电机非线性行为之间差异的限制。传统方法通过系统识别、领域随机化或学习的执行器模型来提高仿真精度，而本文提出了一种替代范式：执行器现实塑造。该方法通过为每个关节配备二自由度前馈-反馈控制器，调整物理执行器的闭环行为，使其与仿真中使用的理想化二阶参考动态相匹配。实验结果表明，该方法在多种任务中显著降低了仿真到现实的跟踪误差，并在没有任务级微调的情况下实现了零-shot部署。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人学习中仿真与现实之间的动态差异问题。现有方法通常依赖于提高仿真器的真实度，但难以有效应对物理电机的非线性行为，导致在实际应用中的性能下降。
核心思路：论文提出的执行器现实塑造方法，旨在通过调整物理执行器的闭环行为，使其与仿真中使用的理想二阶参考动态相匹配。这种方法不再依赖于对仿真器的修改，而是直接优化物理执行器的响应。
技术框架：整体架构包括为每个关节设计一个二自由度的前馈-反馈控制器，该控制器将参考响应塑造与稳健稳定化解耦，从而为强化学习策略提供标准化的执行器接口。
关键创新：该研究的主要创新在于提出了执行器现实塑造的概念，使得在没有任务级微调或学习的执行器模型的情况下，训练出的策略可以零-shot地在真实硬件上部署。这一方法与传统的依赖于仿真器的技术有本质区别。
关键设计：在设计中，关键参数包括控制器的前馈和反馈增益设置，以及如何有效地实现参考模型的塑造。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述，以确保执行器的响应能够精确匹配理想动态。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，执行器现实塑造方法在高齿比伺服电机和7自由度机器人臂的任务中，显著降低了仿真到现实的跟踪误差，提升了零-shot任务性能。与标准伺服控制和其他基线方法相比，该方法在多个任务中表现出更优的效果，验证了其有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括各种机器人平台的学习与控制，如工业机器人、服务机器人和自主移动机器人等。通过提供一种可重用的接口，执行器现实塑造方法能够加速不同硬件平台上的机器人学习过程，提升其在复杂环境中的适应能力和性能。
📄 摘要（原文）
Sim-to-real transfer in robot learning is often limited by discrepancies between the ideal actuator dynamics assumed during policy training and the nonlinear, hardware-dependent behavior of physical motors. While conventional approaches attempt to bridge this gap by increasing simulator fidelity through system identification, domain randomization, or learned actuator models, we introduce an alternative paradigm: actuator reality shaping. Instead of modifying the simulator to match the real world, our method shapes the closed-loop behavior of physical actuators to match the idealized second-order reference dynamics used in simulation. By equipping each joint with a two-degree-of-freedom feedforward--feedback controller, we decouple reference-response shaping from robust stabilization, thereby providing a standardized actuator interface for reinforcement learning policies. As a result, policies trained only with the prescribed reference model can be deployed zero-shot on real hardware without task-level fine-tuning or learned actuator models. We validate the approach on a single-joint high-gear-ratio servo under external loads and a 7-DOF robotic arm reaching task, where actuator reality shaping substantially reduces sim-to-real tracking error and improves zero-shot task performance compared with standard servo-control and representative real-to-sim-to-real baselines. We further demonstrate zero-shot transfer on a wheeled-legged robot driving over a slope and a humanoid robot walking, suggesting that actuator reality shaping can serve as a reusable interface for robot learning across diverse hardware platforms.