論文の概要: End-to-end example-based sim-to-real RL policy transfer based on neural stylisation with application to robotic cutting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20846v1
• Date: Wed, 28 Jan 2026 18:45:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.988376
• Title: End-to-end example-based sim-to-real RL policy transfer based on neural stylisation with application to robotic cutting
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる実例-実例-実例-実例--RLポリシー伝達とロボット切削への応用
• Abstract要約: そこで本研究では,強化学習政策のシミュレートから現実への移行手法を提案する。 スタイル転送のための自己教師付き特徴表現を共同学習するために,変分オートエンコーダを用いる。 本稿では,未知素材のロボット切断を事例として,本手法の適用例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.398964351541323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Whereas reinforcement learning has been applied with success to a range of robotic control problems in complex, uncertain environments, reliance on extensive data - typically sourced from simulation environments - limits real-world deployment due to the domain gap between simulated and physical systems, coupled with limited real-world sample availability. We propose a novel method for sim-to-real transfer of reinforcement learning policies, based on a reinterpretation of neural style transfer from image processing to synthesise novel training data from unpaired unlabelled real world datasets. We employ a variational autoencoder to jointly learn self-supervised feature representations for style transfer and generate weakly paired source-target trajectories to improve physical realism of synthesised trajectories. We demonstrate the application of our approach based on the case study of robot cutting of unknown materials. Compared to baseline methods, including our previous work, CycleGAN, and conditional variational autoencoder-based time series translation, our approach achieves improved task completion time and behavioural stability with minimal real-world data. Our framework demonstrates robustness to geometric and material variation, and highlights the feasibility of policy adaptation in challenging contact-rich tasks where real-world reward information is unavailable.
• Abstract（参考訳）: 複雑で不確実な環境でのさまざまなロボット制御問題に強化学習が適用されている一方で、シミュレーション環境から得られる広範なデータへの依存は、シミュレーションシステムと物理システムの間のドメインギャップと実際のサンプルの可用性の制限によって、現実のデプロイメントを制限する。 そこで本稿では, ニューラルネットワークによるニューラルネットワークの変換の解釈に基づいて, 実世界の未知のデータセットから, 新たな学習データを合成する, 強化学習ポリシーのシミュレート・トゥ・リアルな移行手法を提案する。 可変オートエンコーダを用いて、スタイル転送のための自己教師付き特徴表現を共同学習し、弱いペアのソース・ターゲット・トラジェクトリを生成し、合成されたトラジェクトリの物理的リアリズムを改善する。 本稿では,未知素材のロボット切断を事例として,本手法の適用例を示す。 これまでの研究、CycleGAN、条件付き変分オートエンコーダに基づく時系列翻訳などと比較して、本手法はタスク完了時間と行動安定性を最小限の現実世界データで改善する。 筆者らの枠組みは, 幾何学的および物質的変動に対する堅牢性を示し, 実世界の報奨情報が利用できないような, 接触に富んだ課題における政策適応の可能性を強調した。

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