論文の概要: RLinf-USER: A Unified and Extensible System for Real-World Online Policy Learning in Embodied AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.07837v3
• Date: Thu, 12 Feb 2026 08:08:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.260004
• Title: RLinf-USER: A Unified and Extensible System for Real-World Online Policy Learning in Embodied AI
• Title（参考訳）: RLinf-USER: 身近なAIにおけるリアルタイムオンライン政策学習のための統一的で拡張可能なシステム
• Abstract要約: 我々は,現実のオンライン政策学習のための統一およびシストEmであるUSERを紹介する。 UERは,複数ロボットの協調,異種マニピュレータ,大規模モデルとのエッジクラウドコラボレーション,長時間の非同期トレーニングを可能にしている。 シミュレーションと実世界の両方で、USERはCNN/MLPのオンライン模倣や強化学習、生成ポリシー、および統合パイプライン内での大規模ビジョンアクション(VLA)モデルを可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.06975079994439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online policy learning directly in the physical world is a promising yet challenging direction for embodied intelligence. Unlike simulation, real-world systems cannot be arbitrarily accelerated, cheaply reset, or massively replicated, which makes scalable data collection, heterogeneous deployment, and long-horizon effective training difficult. These challenges suggest that real-world policy learning is not only an algorithmic issue but fundamentally a systems problem. We present USER, a Unified and extensible SystEm for Real-world online policy learning. USER treats physical robots as first-class hardware resources alongside GPUs through a unified hardware abstraction layer, enabling automatic discovery, management, and scheduling of heterogeneous robots. To address cloud-edge communication, USER introduces an adaptive communication plane with tunneling-based networking, distributed data channels for traffic localization, and streaming-multiprocessor-aware weight synchronization to regulate GPU-side overhead. On top of this infrastructure, USER organizes learning as a fully asynchronous framework with a persistent, cache-aware buffer, enabling efficient long-horizon experiments with robust crash recovery and reuse of historical data. In addition, USER provides extensible abstractions for rewards, algorithms, and policies, supporting online imitation or reinforcement learning of CNN/MLP, generative policies, and large vision-language-action (VLA) models within a unified pipeline. Results in both simulation and the real world show that USER enables multi-robot coordination, heterogeneous manipulators, edge-cloud collaboration with large models, and long-running asynchronous training, offering a unified and extensible systems foundation for real-world online policy learning.
• Abstract（参考訳）: 物理的な世界でのオンライン政策学習は、インテリジェンスを具現化する上で、有望だが挑戦的な方向である。 シミュレーションとは異なり、現実世界のシステムは任意に加速したり、安価にリセットしたり、大規模に複製したりすることはできず、スケーラブルなデータ収集、異種展開、長期の効果的なトレーニングが困難になる。 これらの課題は、現実世界の政策学習がアルゴリズムの問題であるだけでなく、基本的にシステムの問題であることを示している。 実世界のオンライン政策学習のための統一・拡張可能なSystEmであるUSERを提示する。 USERは、物理ロボットをGPUとともに、統一されたハードウェア抽象化層を通じて第一級ハードウェアリソースとして扱い、異種ロボットの自動発見、管理、スケジューリングを可能にする。 クラウドエッジ通信に対処するため、USERはトンネルベースのネットワーク、トラフィックローカライゼーションのための分散データチャネル、GPU側のオーバーヘッドを制御するためのストリーミングマルチプロセッサ対応の重み同期を備えた適応通信プレーンを導入した。 このインフラストラクチャの上に、USERは、永続的でキャッシュ対応のバッファを備えた完全な非同期フレームワークとして学習を組織し、堅牢なクラッシュ回復と履歴データの再利用による効率的な長期実験を可能にする。 さらに、USERは報酬、アルゴリズム、ポリシーの拡張可能な抽象化、CNN/MLPのオンライン模倣や強化学習のサポート、生成ポリシー、統合パイプライン内の大規模な視覚言語アクション(VLA)モデルを提供する。 シミュレーションと実世界の両方で、USERはマルチロボット調整、異種マニピュレータ、大規模モデルとのエッジクラウドコラボレーション、長時間の非同期トレーニングを可能にし、現実のオンラインポリシー学習のための統一的で拡張可能なシステム基盤を提供する。

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