論文の概要: SPARR: Simulation-based Policies with Asymmetric Real-world Residuals for Assembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23253v1
• Date: Thu, 26 Feb 2026 17:26:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.745772
• Title: SPARR: Simulation-based Policies with Asymmetric Real-world Residuals for Assembly
• Title（参考訳）: SPARR: アセンブリのための非対称な実世界の残差を持つシミュレーションベースの政策
• Authors: Yijie Guo, Iretiayo Akinola, Lars Johannsmeier, Hugo Hadfield, Abhishek Gupta, Yashraj Narang,
• Abstract要約: シミュレーション学習された基本方針と実世界の残留政策を組み合わせたハイブリッドアプローチを提案する。 本手法は,多種多様な組立作業におけるほぼ完全な成功率を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.3674466451862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic assembly presents a long-standing challenge due to its requirement for precise, contact-rich manipulation. While simulation-based learning has enabled the development of robust assembly policies, their performance often degrades when deployed in real-world settings due to the sim-to-real gap. Conversely, real-world reinforcement learning (RL) methods avoid the sim-to-real gap, but rely heavily on human supervision and lack generalization ability to environmental changes. In this work, we propose a hybrid approach that combines a simulation-trained base policy with a real-world residual policy to efficiently adapt to real-world variations. The base policy, trained in simulation using low-level state observations and dense rewards, provides strong priors for initial behavior. The residual policy, learned in the real world using visual observations and sparse rewards, compensates for discrepancies in dynamics and sensor noise. Extensive real-world experiments demonstrate that our method, SPARR, achieves near-perfect success rates across diverse two-part assembly tasks. Compared to the state-of-the-art zero-shot sim-to-real methods, SPARR improves success rates by 38.4% while reducing cycle time by 29.7%. Moreover, SPARR requires no human expertise, in contrast to the state-of-the-art real-world RL approaches that depend heavily on human supervision.
• Abstract（参考訳）: ロボットアセンブリは、正確なコンタクトリッチな操作を必要とするため、長年にわたる課題を提示している。 シミュレーションベースの学習により、堅牢なアセンブリポリシの開発が可能になったが、シミュレートと現実のギャップのため、実環境にデプロイされた場合、パフォーマンスは劣化することが多い。 逆に、実世界の強化学習(RL)手法は、シミュレーションと現実のギャップを避けるが、人間の監督に大きく依存し、環境変化に対する一般化能力に欠ける。 本研究では,シミュレーション学習された基本方針と実世界の残留政策を併用して,実世界の変動に効率的に適応するハイブリッドアプローチを提案する。 低レベル状態の観測と高密度報酬を用いたシミュレーションで訓練された基本方針は、初期行動に強い先行を与える。 視覚的観察とスパース報酬を用いて現実世界で学んだ残留ポリシーは、ダイナミックスとセンサーノイズの相違を補う。 広汎な実世界の実験により,多種多様な組立タスクにおいて,SPARRがほぼ完全な成功率を達成することが示された。 最先端のゼロショット・シム・トゥ・リアル法と比較して、SPARRは成功率を38.4%改善し、サイクルタイムを29.7%短縮した。 さらに、SPARRは人間の監督に大きく依存する最先端の現実世界のRLアプローチとは対照的に、人間の専門知識を必要としない。

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