論文の概要: Real-is-Sim: Bridging the Sim-to-Real Gap with a Dynamic Digital Twin for Real-World Robot Policy Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03597v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 17:05:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 16:01:23.085131
• Title: Real-is-Sim: Bridging the Sim-to-Real Gap with a Dynamic Digital Twin for Real-World Robot Policy Evaluation
• Title（参考訳）: Real-is-Sim: 実世界ロボット政策評価のための動的デジタルツインを用いたSim-to-Realギャップのブリッジ
• Authors: Jad Abou-Chakra, Lingfeng Sun, Krishan Rana, Brandon May, Karl Schmeckpeper, Maria Vittoria Minniti, Laura Herlant,
• Abstract要約: 本稿では,動的デジタルツインをポリシー開発パイプライン全体に組み込んだ行動クローニングフレームワークであるReal-is-simを提案する。 我々は、PushT操作タスクにおける実数値を検証し、シミュレータで得られた成功率と実世界の評価との間に強い相関関係を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.36634439225698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in behavior cloning have enabled robots to perform complex manipulation tasks. However, accurately assessing training performance remains challenging, particularly for real-world applications, as behavior cloning losses often correlate poorly with actual task success. Consequently, researchers resort to success rate metrics derived from costly and time-consuming real-world evaluations, making the identification of optimal policies and detection of overfitting or underfitting impractical. To address these issues, we propose real-is-sim, a novel behavior cloning framework that incorporates a dynamic digital twin (based on Embodied Gaussians) throughout the entire policy development pipeline: data collection, training, and deployment. By continuously aligning the simulated world with the physical world, demonstrations can be collected in the real world with states extracted from the simulator. The simulator enables flexible state representations by rendering image inputs from any viewpoint or extracting low-level state information from objects embodied within the scene. During training, policies can be directly evaluated within the simulator in an offline and highly parallelizable manner. Finally, during deployment, policies are run within the simulator where the real robot directly tracks the simulated robot's joints, effectively decoupling policy execution from real hardware and mitigating traditional domain-transfer challenges. We validate real-is-sim on the PushT manipulation task, demonstrating strong correlation between success rates obtained in the simulator and real-world evaluations. Videos of our system can be found at https://realissim.rai-inst.com.
• Abstract（参考訳）: 近年の行動クローニングの進歩により、ロボットは複雑な操作を行えるようになった。 しかし、特に実世界のアプリケーションでは、動作のクローン化損失が実際のタスク成功と相関しにくいため、トレーニングパフォーマンスを正確に評価することは依然として困難である。 その結果、研究者は、コストと時間を要する実世界の評価から得られた成功率の指標を活用し、最適なポリシーの特定と過度な適合や不適合の検出を可能にした。 これらの問題に対処するため、我々は、データ収集、トレーニング、デプロイメントというポリシー開発パイプライン全体を通して、動的デジタルツイン(Embodied Gaussianに基づく)を組み込んだ、新しい行動クローニングフレームワークであるReal-is-simを提案する。 シミュレーションされた世界を物理世界と連続的に整列させることにより、シミュレータから抽出された状態とともに実世界でデモを収集することができる。 シミュレータは、任意の視点から画像入力をレンダリングしたり、シーン内に具現化されたオブジェクトから低レベル状態情報を抽出することで、フレキシブルな状態表現を可能にする。 トレーニング中、ポリシーはオフラインかつ高度に並列化可能な方法でシミュレータ内で直接評価することができる。 最後に、実際のロボットがシミュレーションされたロボットの関節を直接追跡し、実際のハードウェアからポリシー実行を効果的に分離し、従来のドメイン転送課題を緩和するシミュレータ内でポリシーが実行される。 我々は、PushT操作タスクにおける実数値を検証し、シミュレータで得られた成功率と実世界の評価との間に強い相関関係を示す。 私たちのシステムのビデオはhttps://realissim.rai-inst.com.comで見ることができる。

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