论文解析 - 突破物理限制：基于对比学习的机器人灵巧操作Sim2Real方案

最新推荐文章于 2025-10-24 14:36:09 发布
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分类专栏： 人工智能前沿技术应用 具身智能 人工智能 文章标签： 学习 人工智能 具身智能 机器人 深度学习 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Fx_demon/article/details/146137039

 

文章 《Sim-to-Real Reinforcement Learning for Vision-Based Dexterous Manipulation on Humanoids》 的核心内容可总结如下：

研究目标

提出一种基于仿真到现实（Sim-to-Real）强化学习（RL）的框架，使 人形机器人 通过视觉输入实现灵巧操作任务 （如双手机械抓取、提升、传递等），并解决真实场景中数据稀缺、安全性及泛化能力的挑战。

方法与技术亮点

  1. 视觉驱动的强化学习 采用摄像头图像作为唯一输入 ，避免依赖精确的物体姿态或触觉传感器。

  • 通过对比学习 增强视觉表征的鲁棒性，适应不同光照和背景干扰。
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【具身智能】第十章 仿真到真实 (Sim-to-Real) 部署：跨越现实鸿沟
u012133341的博客
08-09 256
《跨越现实鸿沟：具身智能从仿真到实战的三重技术》摘要 本文深入探讨了具身智能面临的核心挑战——现实鸿沟，并提出三大关键技术解决方案。现实鸿沟表现为仿真环境与真实世界在视觉(纹理/光照/传感器噪声)和动力学(物理参数/执行器差异)两方面的差异。作者系统性地介绍了三种核心方法：域随机化通过创建多样化训练环境增强策略鲁棒性；域适应学习仿真与现实的映射关系；系统辨识精准识别真实物理参数。文章通过CartPole环境实验证明，经过域随机化训练的智能体在新环境中的平均奖励比固定环境训练的智能体高出40%。最后，详细解析
Sim2Real（Simulation-to-Reality，从仿真到现实） 是机器人学、人工智能和自动化领域的核心技术范式
ZhuBin365的博客
05-29 1651
从谷歌的乒乓球机器人到跨维智能的人形机器人，从北京大学的动态孪生技术到国防科大的物理驱动模型，Sim2Real不仅是技术创新的试验场，更是连接虚拟智能与物理世界的桥梁。Sim2Real（Simulation-to-Reality，从仿真到现实） 是机器人学、人工智能和自动化领域的核心技术范式，旨在将仿真环境中训练的算法、模型或策略无缝迁移到真实物理世界中。其核心目标是通过虚拟环境的低成本、高可控性优势，加速复杂系统的开发与部署，同时解决仿真与现实之间的“现实鸿沟”（Reality Gap）问题。
Sim-to-Real Transfer of Robotic Assembly with Visual Inputs Using CycleGAN and Force Control
weixin_44887311的博客
07-18 265
然而，由于样本效率和安全性问题，现实世界中的训练机器人并非易事。提出了 Simto-real 传输来解决上述问题，但引入了一个新的问题，称为现实差距。在这项工作中，我们引入了一个用于基于视觉的组装任务的模拟到真实的学习框架，并通过使用单个相机的输入在模拟环境中进行训练来解决上述问题。提出了一种基于周期一致生成对抗网络(CycleGAN)和力控制转移方法的域适应方法来弥合现实差距。我们证明了在模拟环境中训练的所提出的框架可以成功地转移到真正的钉孔设置中。
强化学习仿真到现实（Sim-to-Real）的迁移
最新发布
W25679的博客
10-24 1046
强化学习训练机械臂想象一下，你在游戏里控制一个虚拟机器人抓球。在游戏中，你几乎像“上帝”一样，可以直接看到球在哪里，也能瞬间知道机器人的每一个关节角度、速度和位置。这就是仿真训练中的优势：环境完全透明，信息触手可得。然而，当这个机器人走出屏幕，来到现实世界，它的眼睛不再是万能的，它只能通过摄像头观察、通过关节编码器测量自身状态、通过IMU感知姿态。这时，训练好的“上帝视角策略”该如何迁移？它如何找到球，并精准抓取呢？这正是仿真到现实（Sim-to-Real）迁移中最核心的问题。
【Sim2real】Sim-to-Real Transfer of Robotic Control with Dynamics Randomization（动态随机化的机器人控制）
apple_63713858的博客
07-11 2818
sim2real是为了减少或消灭模拟与现实的差距（reality gap），本篇论文主要是通过随机化模拟器动态特性（Dynamics Randomization）来弥合这种“现实差距”的方法。这种适应性使策略能够推广到现实世界的动态，而无需对物理系统进行任何培训。
Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots 笔记
08-04
Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots笔记 Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots笔记 Sim-to-Real: Learning Agile Locomotion For Quadruped Robots 笔记
《Sim-to-Real Transfer in Deep Reinforcement Learning for Robotics a Survey》阅读笔记
m0_46336633的博客
09-20 4922
链接：https://arxiv.org/pdf/2009.13303.pdf 引用：Zhao W, Queralta J P, Westerlund T. Sim-to-real transfer in deep reinforcement learning for robotics: a survey[C]//2020 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI). IEEE, 2020: 737-744. 索引次数：25次 关键词
基于视觉的仿人机器人灵巧操作：从模拟到现实的强化学习
一点人工一点智能的博客
03-17 1476
本文通过系统化解决环境建模、奖励设计、策略学习与感知迁移四大挑战，构建了一个可扩展的Sim-to-Real框架，首次实现了仿人机器人多指手视觉灵巧操作的策略迁移。
斯坦福ALOHA机器人团队最新论文-HumanPlus: 从人类学习的人形机器人动作模仿和自主操作
jiayoushijie的博客
06-15 7580
斯坦福ALOHA机器人团队最新论文-HumanPlus，继续推进了机器人技术的前沿进展，我进行了部分翻译和解读：HumanPlus:从人类中学习的人形机器人影子(Shadowing)和模仿(Imitation)摘要构建与人类具有相似形态的机器人的一个关键论点是,我们可以利用大量的人类数据进行训练。
Sim-to-Real部署详细流程
牧晨加油站
07-09 1160
本文详细介绍了从仿真环境构建到真实机器人部署的全流程。首先，在仿真准备阶段需选择合适的物理引擎（如Isaac Sim、MuJoCo）并构建高精度3D场景，同时进行传感器建模和任务定义。其次，通过域随机化和自适应技术（如GAN、DANN）缩小仿真与现实的差距，并采用强化学习算法（PPO、SAC）训练策略。硬件方面需校准传感器和执行器，配置通讯协议（ROS/LCM）。部署后进行开环/闭环测试，并通过在线学习优化参数。最后，针对特定场景进行任务分解和策略蒸馏，持续监控迭代。典型案例包括四足机器人导航、人形机器人操
【论文】Closing the Sim-to-Real Loop: Adapting Simulation Randomization with Real World Experience
qq_41614419的博客
12-28 1923
本文主要介绍了对机器手臂动力学参数的分布进行学习，能更有效率的适应真实环境，从而缩小sim to real gap。论文原址： Closing the Sim-to-Real Loop: Adapting Simulation Randomization with Real World Experience sim to real 问题在强化学习中被广泛研究，目前主要有以下几种研究方向：系统辨识（system identification）、领域适应（domain adaption）、参数随机化（pa.
sim2real2sim_rad
05-19
自动调整的模拟到真实传输 IEEE ICRA 2021论文《自动调整的模拟到真实的传输》的官方资料库。 该论文将很快在arXiv上发布。 该存储库是从代码库派生的。 安装 如果尚未安装，请安装mujoco。 将此添加到bashrc中： export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/olivia/.mujoco/mujoco200/bin 安装以下软件包： sudo apt-get install libosmesa6-dev sudo apt-get install patchelf 所有依赖项都在conda_env.yml文件中。 它们可以手动安装，也可以使用以下命令安装： conda env create -f conda_env.yml 进入环境目录并运行 pip install -e . 指示 这是示例实验运行命令。
UC Berkeley最新！将sim-to-real的强化学习应用于视觉人形机器人灵巧操作！
CV_Autobot的博客
03-24 1232
Tony 等，2024）。在机器人应用场景中，还面临环境建模不精确的难题，难以准确模拟现实环境的复杂性，以及奖励函数设计困难的问题，难以制定合理有效的奖励机制引导智能体学习，同时在高维动作和感知空间中探索效率较低，学习过程缓慢。具体来说，先从制造商提供的机器人模型文件出发，随机采样参数组合初始化多个模拟环境，接着在真实机器人硬件和模拟环境中并行执行关节位置目标的校准序列，通过比较跟踪误差，选择能最小化均方误差的参数集，从而优化机器人和环境的建模，减少手动调优的工作量，提高仿真与现实的契合度。
强化学习中 Sim-to-Real 方法综述：基础模型的进展、前景和挑战
yorkhunter的博客
03-03 2102
25年2月来自 Arizona State U 的论文“A Survey of Sim-to-Real Methods in RL: Progress, Prospects and Challenges with Foundation Models”。 深度强化学习 (RL) 已被探索并证实可有效解决机器人、交通、推荐系统等各个领域的决策任务。它从与环境的交互中学习，并使用收集的经验更新策略。然而，由于现实世界数据有限，采取有害行动的后果难以承受，RL 策略的学习主要局限于模拟器中。
每天一篇论文 335/365 Modelling Generalized Forces with Reinforcement Learning for Sim-to-Real Transfer
流浪机器人的博客
02-25 862
Modelling Generalized Forces with Reinforcement Learning for Sim-to-Real Transfer 本文是一篇如何通过对强化学习的环境模型力ide约束来优化强化学习对于从仿真训练到真实模型的差距。 摘要 在现实世界中学习机器人控制策略在数据效率、安全性和控制系统初始状态方面都带来了挑战。另一方面，模拟是一种有用的替代方法，因为它们提供...
我们提出了Sim2Real 2，一种用于精确关节物体操纵的机器人学习框架。
强化学习曾小健
08-26 768
准确操纵铰接式物体对于实际的机器人应用来说是一项具有挑战性但又重要的任务。在本文中，我们提出了一种名为 Sim2Real 2的新框架，使机器人能够在现实世界中将看不见的铰接式物体精确地操纵到所需状态，而无需人工演示。我们利用物理模拟和基于学习的感知方面的最新进展来构建物体的交互式显式物理模型，并使用它来规划。然而，从静态观察中无法正确估计交互式模型。因此，我们学习从单帧点云预测物体的可供性，控制机器人通过一步动作主动与物体交互，并捕获另一个点云。实验结果表明，我们的框架实现了大约 70% 的操纵，相对。
机器人强化学习——Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets (2017)
千羽的计算机视觉与机器人
06-17 2110
机器人强化学习——Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets (2017)
sim2real是什么意思呢？
weixin_43501408的博客
11-19 2051
Sim2Real” 是 “Simulation - to - Reality” 的缩写，意思是 “从模拟到现实”。sim2real是什么意思呢？
【转载】Sim2Real问题[3]
方小汪的博客
02-18 1205
原文链接 原创 Cong Wang 2月17日 微信公众号：robot_learning123 今天来看一篇paper: Setting up a Reinforcement Learning Task with a Real-World Robot, 主要是以UR5为例, 分析了RL在实际机器人task中遇到的问题, 对于研究真机实验有一定的帮助. 作者后续增加了移动机器人和舵机的控制, 发表在...
灵巧手 sim2real
08-14
灵巧手（dexterous hands）在仿真到现实（Sim-to-Real）领域的应用是当前机器人学、强化学习和自动化控制研究中的前沿方向之一。这一技术旨在将仿真环境中训练的控制策略有效地迁移到真实世界中的机器人系统中，从而实现高精度的抓取、操作和交互任务。 ### 灵巧手在 Sim-to-Real 中的应用 灵巧手通常具有多个自由度，能够模仿人类手部的复杂动作，例如抓取、旋转、捏合等。由于其高度的灵活性和复杂性，训练灵巧手执行任务的策略通常需要大量的数据支持。然而，在真实世界中收集这些数据存在成本高、安全性低、效率差的问题。因此，研究者倾向于在仿真环境中进行训练，并通过 Sim-to-Real 技术将策略迁移到真实机器人上[^2]。 ### Sim-to-Real 在灵巧手中的实现方式 在灵巧手的 Sim-to-Real 应用中，研究者通常采用强化学习（Reinforcement Learning, RL）框架进行策略训练。仿真环境用于生成大量多样化的训练数据，同时通过域随机化（domain randomization）等技术提升策略的泛化能力。例如，通过随机化物体的物理属性（如摩擦系数、质量、形状）或环境光照、纹理等参数，使策略在面对真实世界不确定性时仍能保持稳定表现[^1]。 此外，研究还引入了视觉输入作为感知模态，使灵巧手能够基于图像数据执行操作任务，如双手机械抓取、物品传递等。这种基于视觉的 Sim-to-Real 方法有效解决了真实场景中数据稀缺的问题，并提升了系统的泛化能力与安全性。 ### 灵巧手 Sim-to-Real 的挑战 尽管 Sim-to-Real 在灵巧手领域取得了一定进展，但仍存在多个挑战： - **仿真与现实差距**：仿真环境中的物理建模与真实世界之间存在差异，可能导致策略迁移失败。 - **传感器噪声与延迟**：真实世界中传感器的数据噪声和通信延迟会影响策略执行效果。 - **安全性与稳定性**：在真实机器人上部署未经充分验证的策略可能带来安全风险，需引入安全机制或混合控制策略。 - **人机接口的多样性**：除了仿真训练，灵巧手的姿态控制也可以通过其他方式实现，如虚拟现实（VR）、运动捕捉手套（MoCap gloves）或 RGB 相机等[^3]。 ### 灵巧手 Sim-to-Real 的未来发展方向 未来的研究方向包括： - **更高效的域适应方法**：如引入前沿模型（frontier models）、元学习（meta-learning）或模仿学习（imitation learning）以减少仿真与现实之间的差距。 - **多模态感知融合**：结合视觉、触觉、力反馈等多种感知模态，提升灵巧手在复杂任务中的表现。 - **自主性增强**：通过 Sim-to-Real 策略提升机器人在未知环境中的自主决策能力，减少对人工干预的依赖[^2]。 --- ### 示例代码：基于 PyTorch 的 Sim-to-Real 策略迁移框架（简化版） 以下是一个简化版的强化学习策略迁移框架示例，使用 PyTorch 构建一个简单的神经网络模型，用于灵巧手控制策略的训练。 ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义简单的策略网络 class PolicyNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim): super(PolicyNetwork, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, output_dim) def forward(self, x): x = torch.relu(self.fc1(x)) return torch.tanh(self.fc2(x)) # 输出动作范围 [-1, 1] # 初始化网络和优化器 policy_net = PolicyNetwork(input_dim=24, output_dim=16) # 假设输入24维状态，输出16维动作 optimizer = optim.Adam(policy_net.parameters(), lr=1e-4) # 模拟训练步骤 def train_step(states, actions, rewards): optimizer.zero_grad() predicted_actions = policy_net(states) loss = nn.MSELoss()(predicted_actions, actions) - torch.mean(rewards) # 简化的目标函数 loss.backward() optimizer.step() return loss.item() # 示例数据 states = torch.randn(32, 24) # 批量大小32，状态维度24 actions = torch.randn(32, 16) # 动作维度16 rewards = torch.randn(32, 1) # 奖励 # 训练一次 loss = train_step(states, actions, rewards) print(f"Loss: {loss:.4f}") ``` --- ###
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