基于Real-Sim-Real循环框架的机器人策略迁移方法

编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能

基于Real-Sim-Real循环框架的机器人策略迁移方法本文通过严谨的理论推导和系统的实验验证，构建了一个具有普适性的sim-to-real迁移框架。https://mp.weixin.qq.com/s/cRRI2VYHYQUUhHhP3bw4lA

01 摘要

本文提出的Real-Sim-Real（RSR）循环框架通过引入可微分仿真技术，构建了一个闭环的系统性解决方案。其核心创新点在于将仿真参数优化与策略训练过程解耦，形成两个相互促进的反馈环路（图1）。

在仿真环境参数调整循环中，通过梯度下降法迭代优化物理参数（如摩擦系数、质量等），使仿真器逐步逼近真实动力学特性；在策略训练循环中，设计了一种基于信息论的自适应损失函数（InfoGap Loss），动态平衡任务完成与数据探索的需求。

与传统Domain Randomization（DR）方法相比，该方法通过闭环反馈机制避免了参数随机化的盲目性，同时利用可微分仿真器的梯度信息提高了优化效率。实验结果表明，经过4次RSR迭代后，真实机械臂的轨迹误差显著降低，KL散度从初始的0.78降至0.12，验证了框架的有效性。

值得注意的是，作者提出的信息驱动成本函数具有双重作用：一方面通过KL散度衡量仿真与真实数据分布的差异，另一方面借助Wasserstein距离引导策略探索信息量最大的区域。这种设计克服了传统轨迹采样方法容易陷入局部最优的缺陷，特别是在初始仿真参数偏差较大时（图2），迫使策略主动收集能最大程度暴露仿真缺陷的数据。这种"以数据驱动仿真优化，以优化促进策略改进"的闭环机制，为sim-to-real问题提供了新的方法论框架。

02 引言

当前机器人学习领域面临的核心矛盾在于：仿真训练的高效性与现实部署的复杂性。传统DR方法通过在仿真环境中随机化物理参数来增强策略鲁棒性，但其开环特性导致两个关键缺陷：一是参数随机范围依赖人工经验，难以覆盖真实环境的所有不确定性；二是无法利用真实数据对仿真参数进行定向修正。例如在机械臂操作任务中，若真实环境存在未建模的接触阻尼特性，DR策略可能完全失效。而基于域适应的对抗学习方法虽然能实现特征对齐，但在高维连续控制问题中面临训练不稳定、计算成本高等挑战。

作者敏锐地指出现有方法的三个关键痛点：

1）真实数据收集过程中的选择偏差；

2）视觉对齐方法对动态参数的忽视；

3）方法通用性的局限。

针对这些问题，RSR框架的创新性体现在三个层面：首先，采用可微分仿真器实现参数梯度传播，使仿真优化具有明确的数学基础；其次，将信息熵理论引入损失函数设计，确保数据收集的系统性；最后，构建标准化接口兼容MuJoCo MJX平台，提升方法扩展性。这些设计选择使得该方法在保持算法通用性的同时，显著提升了参数优化的定向性。

03 预备知识

3.1 强化学习与策略优化

本文采用PPO算法作为基础框架，其目标函数 $\mathcal{L}_{task}$ （公式1）通过优势函数估计实现策略梯度更新。与常规RL不同，作者额外引入 $\mathcal{L}_{sr}$ 项（公式3），将sim-to-real差距量化为策略优化的显式目标。这种复合损失函数的设计突破了传统RL仅关注任务奖励的局限，使策略在训练过程中主动感知仿真与现实的差异。

3.2 可微分仿真的数学本质

可微分仿真器的核心在于建立状态转移函数 $f_\theta(s_t,a_t)$ 的梯度传播链。相较于传统黑盒仿真器，其允许通过 $\frac{\partial{s_{t+1}} }{\partial \theta }$ 计算物理参数对状态演化的直接影响。例如在机械臂动力学模型中，关节质量 $m$ 的梯度 $\frac{\partial{\tau} }{\partial m }$ （ $\tau$ 为关节扭矩）可直接指导参数校正。这种特性使得仿真参数优化从启发式搜索转为基于梯度的定向调整，极大提升了效率。

3.3 数据收集的探索-利用平衡

作者系统分析了三类采样方法：随机采样易忽略关键状态区域，网格采样面临维度灾难，而轨迹采样易陷入策略诱导的分布偏差。这解释了为何需要设计信息驱动的主动采样策略。通过KL散度KL $(p_{real} | p_{sim})$ 量化分布差异，并利用Wasserstein距离 $W_\beta$ 评估数据点对分布估计的影响，构建了动态探索机制。

3.4 信息论的度量工具

KDE核密度估计（公式4）为非线性分布建模提供了非参数化方法，带宽参数h控制着对真实数据噪声的鲁棒性。KL散度与Wasserstein距离的组合使用具有互补优势：前者对分布差异敏感但不对称，后者考虑几何结构但计算复杂。在公式3中，KL项衡量当前仿真与真实分布的全局差异，Wasserstein项则评估单个数据点对分布调整的局部价值，形成多尺度优化目标。

04 方法

4.1 系统架构的双环耦合

如图1所示，RSR框架包含两个相互嵌套的循环：外环（绿色）负责仿真参数优化，内环（蓝色）进行策略训练。这种解耦设计具有重要工程意义——参数优化以真实数据为锚点，避免策略过拟合当前仿真环境；而策略训练则在参数收敛的仿真器中高效进行。具体而言，每个迭代周期包含三个阶段：

1）参数优化：基于最新真实数据集 $\mathcal{D}^k_{real}$ ，通过最小化物理损失 $\mathcal{L}_{physical}$ （公式2）更新仿真参数 $\theta$ 。该损失函数通常采用均方误差形式：

2）策略训练：在优化后的仿真器中，使用复合损失 $\mathcal{L}=\mathcal{L}_{task}+\mathcal{L}_{sr}$ 训练新策略 $\pi_k$ 。其中 $\mathcal{L}_{sr}$ 的动态权重机制是关键创新：

当仿真差距较大时（KL值高），Wasserstein项主导，迫使策略探索新区域；随着差距缩小，任务奖励逐渐主导优化方向。

3）数据收集：部署策略 $\pi_k$ 到真实机器人，收集新数据集 $\mathcal{D}^{k+1}_{real}$ ，开启下一轮迭代。

4.2 信息缺口损失的数学内涵

公式3的设计体现了信息论中的探索-开发权衡。考虑两个分布 $p^k_{real}$ （真实数据）和 $p^k_{sim}$ （仿真数据），其KL散度反映当前仿真精度，而Wasserstein距离评估新增数据Dt对分布估计的影响。通过乘积形式耦合二者，实现双重目标：

· 全局对齐：KL项确保整体分布向真实数据靠拢

· 局部探索：Wasserstein项奖励能最大程度改变当前分布估计的数据点

这种设计在数学上等价于最大化互信息 $I(\mathcal{D}_t;\theta)$ ，即选择能提供最大参数信息增益的数据。从优化视角看，这相当于在策略梯度更新中引入了一个主动学习机制。

4.3 可微分仿真的实现细节

在MuJoCo MJX平台上，作者实现了全微分物理引擎。以机械臂动力学为例，状态转移方程可表示为：

其中 $M$ 为质量矩阵， $C$ 为科氏力项， $G$ 为重力项。通过自动微分计算 $\frac{\partial{s_{t+1}} }{\partial \theta }$ ，其中 $\theta$ 可包含关节摩擦系数、连杆质量等参数。实验表明，对于6自由度机械臂，单次参数优化迭代可在NVIDIA 4090 GPU上0.2秒内完成，满足实时性要求。

05 实验

5.1 立方体推动任务的多维度分析

在基础实验中，作者设计了立方体推送任务评估框架性能。初始策略（1st PPO）由于仿真摩擦系数低估导致真实环境中的滑移现象（图3蓝色轨迹）。经过4次RSR迭代后，轨迹误差（图4）在X/Y方向分别降低72%和68%，KL散度从0.78降至0.12。这些数据揭示了两个重要现象：

1）参数收敛的非线性：前两次迭代优化效果显著，后续边际效益递减，符合梯度下降的典型特性

2）误差的耦合效应： $Y$ 方向误差衰减更快，反映机械臂在横向运动时接触力建模更敏感

5.2 T型物体操作的拓展验证

T型物体推送任务增加了姿态控制维度，其奖励函数引入四元数内积项 $r_o=-arccos(\left \langle q_b,q_t \right \rangle)$ 。实验结果显示（图5），偏航角误差经过3次迭代后下降81%，验证了框架对复杂接触动力学的适应性。值得注意的是，姿态误差收敛速度慢于位置误差，这源于旋转动力学的高度非线性特性。

5.3 视觉对齐尝试的启示

作者尝试将SSIM视觉损失引入优化目标，但实验结果（图6）显示性能反而恶化。这揭示了sim-to-real问题的一个重要洞见：视觉外观对齐与物理参数优化存在本质冲突。例如，反光表面可能导致SSIM损失强迫仿真器调整材质参数，但这与真实动力学无关。该实验从反面论证了专注于物理参数优化的合理性。

06 讨论与展望

当前框架的主要局限体现在三个方面：计算资源依赖、隐式环境因素建模不足、动态场景适应性有限。在6自由度机械臂任务中，单次训练需24GB显存，限制了在嵌入式设备上的应用。此外，地面效应、空气阻力等隐式因素尚未纳入参数优化范围。

未来工作可能沿着三个方向拓展：

1）开发轻量级微分仿真引擎，结合模型压缩技术；

2）引入隐式神经表示（INR）建模复杂环境场；

3）结合元学习实现动态环境中的在线参数调整。

特别是在无人机应用中，如何将风扰模型纳入可优化参数体系，将是一个极具挑战性的研究方向。

07 结论

本文通过严谨的理论推导和系统的实验验证，构建了一个具有普适性的sim-to-real迁移框架。其核心价值在于将信息论、可微分计算与闭环优化有机结合，突破了传统方法的经验主义局限。尽管存在计算成本等现实约束，但该方法为机器人学习提供了一条可解释、可扩展的技术路径。随着硬件算力的持续提升和微分仿真技术的成熟，RSR框架有望成为连接虚拟训练与现实部署的标准桥梁。