Реальность из симуляции: новый подход к обучению роботов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный метод переноса знаний из виртуальной среды в реальный мир, значительно повышая эффективность обучения роботов сложным манипуляциям.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Система S2GS извлекает инвариантные к домену пространственные признаки, оптимизируя семантическое гауссовское разбрызгивание и декодер для многовидовых изображений, что позволяет фильтровать отвлекающие факторы и формировать компактные входные данные для обучения диффузионной политике, а также поддерживать актуальное представление динамически изменяющейся сцены в режиме реального времени для точного управления роботом.

В статье представлен Semantic 2D Gaussian Splatting (S2GS) — метод представления данных, извлекающий инвариантные пространственные признаки для улучшения адаптации к реальным условиям.

Несмотря на значительный прогресс в области робототехники, перенос обученных стратегий из симуляции в реальный мир остается сложной задачей из-за существенного расхождения между этими средами. В статье ‘Bridging Simulation and Reality: Cross-Domain Transfer with Semantic 2D Gaussian Splatting’ предлагается новый подход, основанный на извлечении доменно-инвариантных пространственных признаков с помощью метода Semantic 2D Gaussian Splatting (S2GS). Данный подход позволяет эффективно преодолеть разрыв между симуляцией и реальностью, значительно улучшая обобщающую способность стратегий управления роботом. Сможет ли S2GS стать ключевым элементом в создании более адаптивных и надежных роботизированных систем?

Разрыв между Симуляцией и Реальностью: Неизбежный Техдолг

Часто наблюдается, что стратегии управления роботами, разработанные и протестированные в виртуальной симуляции, оказываются неэффективными в реальном мире. Эта проблема, известная как “разрыв между доменами”, возникает из-за существенных расхождений между смоделированной и реальной средой. Визуальные отличия, такие как текстуры и освещение, несоответствие физических свойств объектов и динамики их взаимодействия, а также шум и погрешности реальных сенсоров — все это факторы, которые приводят к снижению производительности и даже полной неработоспособности алгоритмов, успешно функционировавших в симуляции. Таким образом, преодоление этого разрыва является ключевой задачей для успешного применения роботизированных систем в практических приложениях.

Традиционные подходы к преодолению разрыва между симуляцией и реальностью, такие как рандомизация домена и адаптация домена, зачастую демонстрируют ограниченную эффективность в сложных, высокореалистичных сценариях. Рандомизация домена, предполагающая обучение агента в широком спектре симулированных условий, может оказаться непрактичной из-за вычислительных затрат и сложности моделирования всех возможных вариаций. Адаптация домена, напротив, требует наличия данных из реального мира для тонкой настройки модели, что часто бывает затруднительно или невозможно. В ситуациях, когда симуляция и реальность существенно различаются по визуальным характеристикам, динамике или шумам сенсоров, эти методы оказываются недостаточными для обеспечения надежного переноса обученных стратегий управления роботом. Необходимость разработки более устойчивых представлений данных становится очевидной для решения проблемы переноса знаний в условиях высокой сложности и реалистичности.

Существующая разница между симуляцией и реальностью требует разработки представлений данных, устойчивых к этим отклонениям, чтобы обеспечить эффективный перенос выученных моделей поведения роботов. Вместо прямой зависимости от конкретных визуальных или динамических характеристик симуляции, современные исследования направлены на создание абстрактных представлений, фокусирующихся на фундаментальных принципах взаимодействия и цели действия. Такие представления, основанные, например, на выявлении инвариантных признаков или использовании методов обучения без учителя, позволяют роботу обобщать знания, полученные в симуляции, и успешно применять их в реальном мире, несмотря на несоответствия в сенсорных данных и физических моделях. Эффективность этих подходов заключается в способности отделить суть задачи от её конкретной реализации, что критически важно для преодоления проблемы переноса обучения и создания действительно адаптивных робототехнических систем.

Использование общих, инвариантных к домену признаков позволяет обучать политику в симуляции и успешно переносить ее в реальный мир, смягчая расхождения между доменами.

Семантическое 2D Gaussian Splatting: Новый Подход к Представлению Сцены

Семантическое 2D Gaussian Splatting представляет собой новое представление сцены, основанное на методе 3D Gaussian Splatting и семантической сегментации. В отличие от традиционных подходов, фокусирующихся на деталях на уровне пикселей, данная методика позволяет извлекать инвариантные к домену пространственные признаки. Использование Gaussian Splatting обеспечивает эффективное и компактное представление геометрии сцены, а интеграция семантической сегментации позволяет классифицировать и выделять отдельные объекты. В результате формируется представление сцены, которое устойчиво к изменениям освещения, текстур и других визуальных факторов, что способствует более надежной обработке и переносу данных между различными доменами. Представление сцены формируется на основе $SE(3)$ преобразований, что позволяет точно реконструировать и понимать пространственную структуру объектов.

Интеграция семантической информации, полученной с помощью моделей, таких как SAM (Segment Anything Model) и CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), позволяет представлению сцены фокусироваться на объектах и их свойствах, а не на деталях отдельных пикселей. SAM обеспечивает сегментацию изображений, выделяя объекты, в то время как CLIP позволяет сопоставлять изображения и текстовые описания, определяя семантические характеристики объектов. Вместо кодирования низкоуровневых визуальных характеристик, представление концентрируется на высокоуровневых признаках, связанных с объектами, что повышает устойчивость к изменениям освещения, текстуры и других визуальных факторов. Данный подход обеспечивает более эффективное представление сцены, ориентированное на понимание объектов и их взаимосвязей, а не на точное воспроизведение пиксельной информации.

Для точной 3D-реконструкции и семантического понимания сцены используется информация, полученная с камеры RealSense D435i, и преобразования $SE(3)$. Камера RealSense D435i обеспечивает данные о глубине, необходимые для построения трехмерной модели окружения. Преобразования $SE(3)$ (Special Euclidean group) описывают жесткие трансформации в трехмерном пространстве, включающие вращения и перемещения, что позволяет точно позиционировать и ориентировать 3D-гауссовы сплэты в сцене. Комбинация данных о глубине и точных преобразований обеспечивает надежную и согласованную 3D-реконструкцию, необходимую для последующего семантического анализа и представления сцены.

Предложенный подход к представлению сцены, основанный на семантическом 2D Gaussian Splatting, позволяет существенно снизить влияние визуальных расхождений между синтетическими и реальными данными. Экспериментальные данные демонстрируют, что интеграция семантической информации и фокусировка на объектно-центрированных свойствах, а не на уровне пикселей, обеспечивает более устойчивый перенос данных из симуляции в реальный мир. Данное снижение зависимости от конкретных визуальных характеристик позволяет моделям, обученным на синтетических данных, эффективно работать с реальными изображениями, даже при наличии значительных различий в освещении, текстурах и других визуальных аспектах. Это особенно важно для задач, требующих обобщения и адаптации к новым, непредсказуемым условиям.

Метод обеспечивает точное отслеживание положения объекта во время манипуляций, демонстрируя обновления семантического 2DGS-представления в реальном времени.

Проверка и Оценка в Условиях Робототехнического Управления

Проверка семантического 2D Gaussian Splatting проводилась в симуляционной платформе ‘ManiSkill2’, где обучались политики управления роботом с использованием как нашей разработанной модели представления данных, так и базовых методов. В процессе обучения и валидации использовались сценарии, позволяющие оценить способность системы к обобщению и адаптации к различным условиям. Обучение проводилось с целью оптимизации параметров политики управления для выполнения заданных манипуляций в виртуальной среде, что позволило оценить эффективность представленного метода по сравнению с существующими подходами в условиях контролируемой симуляции.

Для управления роботами была использована политика диффузии (Diffusion Policy), обучающаяся на изображениях, полученных как в симуляции, так и с реального робота UR5. Оценка эффективности полученной модели проводилась на роботе Franka Panda. Данный подход позволяет использовать визуальную информацию для управления роботами, объединяя данные, полученные в симулированной и реальной среде, что необходимо для успешного переноса обучения из симуляции в реальный мир и повышения надежности роботизированных систем.

Оценка качества представления выполнена с использованием метрик $SSIM$ (Structural Similarity Index), $LPIPS$ (Learned Perceptual Image Patch Similarity) и $PSNR$ (Peak Signal-to-Noise Ratio). Результаты показали, что предлагаемое представление превосходит метод 3DGS по показателям качества реконструкции: увеличение $PSNR$ на 2.46 дБ, повышение $SSIM$ на 0.12, и снижение $LPIPS$ на 0.108. Данные метрики подтверждают, что наше представление обеспечивает более высокую степень восприятия визуального сходства и улучшенное качество реконструкции изображений по сравнению с базовым методом.

В ходе экспериментов продемонстрировано значительное улучшение способности к переносу обучения в реальные условия без дополнительной адаптации (zero-shot transfer). В симуляции достигнуты показатели успешности в 1.0 для задач «Pick and Push» и 0.97 для задач «Stack». При выполнении тех же задач на физическом роботе-манипуляторе, показатели успешности составили 86.7% для «Pick and Push» и 80.0% для «Stack». Данные результаты свидетельствуют о высокой степени устойчивости и эффективности представленной методики при переходе от симуляционной среды к реальному миру.

При оценке качества представления, полученные результаты демонстрируют значительное улучшение по сравнению с методом 3D Gaussian Splatting (3DGS). В частности, наблюдается увеличение показателя PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) на 2.46 dB, что свидетельствует о более высокой точности реконструкции изображения. Показатель SSIM (Structural Similarity Index) увеличился на 0.12, указывая на улучшенное сохранение структурных деталей. Одновременно с этим, метрика LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity), оценивающая перцептуальное сходство изображений, снизилась на 0.108, что подтверждает более реалистичное и качественное представление визуальной информации.

В ходе оценки в симуляторе ManiSkill2, политика успешно демонстрирует свою работу, используя представление S2GS.

К Надежным и Адаптивным Робототехническим Системам

Семантическое 2D-Гауссово разбрызгивание предоставляет мощный инструмент для создания роботизированных систем, демонстрирующих повышенную устойчивость к изменениям окружающей среды и шумам датчиков. В отличие от традиционных методов, которые часто опираются на точное соответствие между данными и моделью, данный подход позволяет представлять сцену в виде набора Гауссовых «брызг», несущих семантическую информацию. Это позволяет роботу более эффективно интерпретировать неполные или зашумленные данные, поскольку система способна восстанавливать информацию о сцене даже при частичной потере данных. Использование Гауссовых представлений обеспечивает компактность и эффективность, что критически важно для работы в реальном времени и на ограниченных вычислительных ресурсах. Благодаря способности к адаптации к различным условиям, роботизированные системы, использующие данную технологию, способны более надежно функционировать в динамичных и непредсказуемых средах, что открывает новые возможности для их применения в различных областях, включая автоматизацию, логистику и исследования.

Способность к формированию устойчивых представлений открывает новые возможности для создания робототехнических систем, способных к обобщению и адаптации. Вместо того, чтобы переобучаться для каждой новой задачи или незначительного изменения в окружающей среде, робот, обладающий такими представлениями, может эффективно применять полученные знания в различных ситуациях. Данный подход позволяет значительно сократить время и ресурсы, необходимые для адаптации робота к новым условиям, поскольку он опирается на уже сформированную базу знаний. Такая система особенно ценна в динамичных и непредсказуемых средах, где постоянное переобучение является непрактичным или невозможным. Эффективное формирование устойчивых представлений является ключевым шагом к созданию действительно автономных и гибких робототехнических систем, способных к непрерывному обучению и адаптации.

Данная работа открывает перспективные направления для исследований в области непрерывного обучения роботов, адаптивной робототехники и взаимодействия человека и робота. Появление надежных и обобщаемых представлений окружающей среды позволяет создавать системы, способные к постоянному самосовершенствованию и адаптации к меняющимся условиям без необходимости полной переподготовки. В частности, это способствует развитию роботов, способных к обучению на протяжении всей своей «жизни», приобретению новых навыков и эффективному взаимодействию с людьми в различных сценариях. Возможность быстро адаптироваться к новым задачам и окружениям делает роботов более гибкими и полезными в динамичных и непредсказуемых условиях, приближая эру действительно интеллектуальных и полезных робототехнических систем.

Преодоление разрыва между симуляцией и реальностью является ключевым шагом на пути к созданию роботов, способных эффективно функционировать в сложных и неструктурированных условиях. Традиционно, роботы, обученные в виртуальной среде, испытывают значительные трудности при адаптации к реальному миру из-за расхождений в сенсорных данных и физических взаимодействиях. Исследования в этой области направлены на разработку методов, позволяющих роботам переносить навыки, полученные в симуляции, в реальную среду с минимальными корректировками. Это достигается за счет совершенствования алгоритмов обучения, использования более реалистичных симуляторов и разработки методов адаптации к шумам и неопределенностям. Успешное преодоление этого разрыва открывает перспективы для широкого внедрения роботов в различные сферы жизни, включая логистику, сельское хозяйство, медицину и даже исследование космоса, где адаптивность и надежность имеют решающее значение.

Эксперименты в реальных условиях подтвердили высокую эффективность разработанного представления S2GS для манипулирования объектами.

Очередная попытка заставить виртуальный мир соответствовать реальному. Semantic 2D Gaussian Splatting, как и многие другие подходы к Sim-to-Real переносу, стремится выделить инвариантные пространственные признаки. Однако, как показывает опыт, элегантные теоретические конструкции неизбежно сталкиваются с суровой реальностью продакшена. Барбара Лисков однажды заметила: «Хорошее программирование — это не только написание кода, который работает, но и написание кода, который легко понять и изменить». И здесь та же история: можно создать идеальное представление в симуляции, но как только оно попадает в реальный мир, начинаются проблемы с адаптацией и неожиданными артефактами. В конечном итоге, задача сводится не к идеальному переносу, а к грамотному управлению техническим долгом и продлению страданий системы.

Что дальше?

Представленный подход, использующий Semantic 2D Gaussian Splatting, несомненно, добавляет ещё один слой сложности в и без того запутанную проблему переноса обучения из симуляции в реальность. Однако, стоит помнить: каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Продакшен всегда найдёт способ сломать элегантную теорию, и не стоит питать иллюзий относительно абсолютной доменной инвариантности. Идеального симулятора, полностью отражающего все нюансы реального мира, не существует, и всегда будут артефакты, которые рано или поздно дадут о себе знать.

Очевидным направлением дальнейших исследований является расширение области применения Semantic 2D Gaussian Splatting за пределы манипуляций роботами. Но не стоит забывать и о фундаментальных вопросах: действительно ли извлечение «пространственных» признаков является ключом к успеху, или это лишь временное решение, маскирующее более глубокие проблемы в архитектуре нейронных сетей? Вполне вероятно, что в ближайшем будущем нас ждёт новый виток гонки вооружений между всё более сложными симуляторами и всё более изощрёнными методами адаптации.

Всё новое — это старое, только с другим именем и теми же багами. И пока мы пытаемся обмануть физику, она тихо смеётся над нашими усилиями. Поэтому, вместо того чтобы строить воздушные замки, стоит сосредоточиться на практических задачах и помнить, что продакшен — лучший тестировщик. Если всё работает — просто подожди.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04731.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-07 17:04