SILO: Simulation-in-the-Loop Sim-to-Real Transfer for Multi-Stage Cable Routing
作者: Stone Tao, Jie Xu, Hesam Rabeti, Yashraj Narang, Yijie Guo, Iretiayo Akinola
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-07-06
备注: Website: https://silo-cable-routing.github.io/
💡 一句话要点
提出SILO框架以解决多阶段电缆布线的仿真到现实转移问题
🎯 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)
关键词: 电缆布线 仿真到现实 强化学习 GPU并行化 多阶段操作 状态估计 机器人操作
📋 核心要点
- 现有方法在处理电缆和绳索的复杂变形时，通常需要大量示例，限制了其可扩展性和泛化能力。
- 本文提出了一种基于强化学习的SILO框架，通过GPU并行仿真来训练多阶段电缆布线策略，增强了策略的泛化能力。
- 实验结果表明，该方法在实际电缆布线任务中成功率更高，周期时间减少了2倍，显著优于现有方法。
📝 摘要（中文）
线性可变形操作在电缆和绳索等物体的复杂变形中仍然面临挑战。以往的数据驱动方法，尤其是模仿学习，虽然在特定任务和电缆类型中显示出一定的潜力，但通常需要成千上万的示例，限制了其可扩展性和泛化能力。本文提出了一种基于强化学习的仿真到现实框架，利用GPU并行化仿真来近似线性可变形行为。通过在数千个并行仿真中进行训练，学习到的策略能够在不同的电缆几何形状和变形模式中实现泛化。为缩小仿真与现实之间的差距，我们提出了一种新颖的部署策略，结合了SILO执行框架、本地化的强化学习策略和稳健的电缆状态估计。在实际电缆布线任务中，我们的方法相比于现有的最先进学习方法实现了更高的成功率和2倍的周期时间减少。至今为止，这是首次成功实现多阶段电缆布线的强化学习策略的仿真到现实转移。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多阶段电缆布线中的仿真到现实转移问题。现有方法通常依赖大量示例，导致可扩展性差和泛化能力不足。
核心思路：提出了一种基于强化学习的SILO框架，通过GPU并行仿真训练策略，以提高在不同电缆几何形状和变形模式下的泛化能力。
技术框架：整体架构包括仿真模块、强化学习策略训练模块和电缆状态估计模块。通过并行仿真生成大量数据，训练本地化的RL策略，并在真实环境中进行部署。
关键创新：最重要的创新在于提出了SILO执行框架，结合了本地化RL策略和稳健的电缆状态估计，成功缩小了仿真与现实之间的差距。
关键设计：在训练过程中，采用了GPU并行化技术以加速仿真，设计了适应不同电缆类型的损失函数和网络结构，以确保策略的有效性和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，本文的方法在实际电缆布线任务中实现了更高的成功率，并且周期时间减少了2倍，相比于现有的最先进学习方法，表现出显著的性能提升。这一成果标志着仿真到现实转移在多阶段电缆布线中的成功应用。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动化制造、机器人操作和电缆管理系统等。通过提高电缆布线的效率和成功率，该方法能够在工业生产中显著降低成本和时间，提高生产力。未来，该技术可能会扩展到其他复杂物体的操作和控制任务中，具有广泛的实际价值。
📄 摘要（原文）
Linear-deformable manipulation remains challenging due to the complex deformations of objects such as cables and ropes. Prior data-driven approaches, particularly imitation learning, have shown some promise in narrowly defined settings but typically require thousands of demonstrations for specific tasks and cable types, limiting scalability and generalization. We introduce a sim-to-real reinforcement learning (RL) framework for multi-stage cable routing that leverages GPU-parallelized simulation to approximate linear deformable behaviors. Training across thousands of parallel simulations enables the learned policies to generalize across diverse cable geometries and deformation patterns. To bridge the sim-to-real gap, we propose a novel deployment strategy that combines a Simulation In the LOop (SILO) execution framework, localized RL policies, and robust cable state estimation. On real-world cable routing tasks, our approach achieves higher success rates and 2x reduction in cycle times compared to prior state-of-the-art learning methods. To our knowledge, this is the first successful sim-to-real transfer of RL policies for multi-stage cable routing. Videos and additional visualizations are available at https://silo-cable-routing.github.io/