李飞飞「数字表兄弟」破解机器人训练难题！零样本sim2real成功率高达90%

主要观点总结

文章介绍了李飞飞团队提出的“数字表亲”概念，这是一种虚拟资产，能够补足泛化能力的不足并降低成本。文章还描述了如何用这种方法有效地将真实数据扩展到模拟数据，进行机器人学习，并提供了实验来证明其有效性。

关键观点总结

关键观点1: “数字表亲”的概念和优势

李飞飞团队提出的“数字表亲”是一种虚拟资产，能够同时降低真实到模拟生成的成本，提高学习的普遍性。它与数字孪生不同，不需要准确模拟现实世界的对应物，但仍然能够捕获相似的几何和语义功能。

关键观点2: ACDC方法介绍和实验

文章介绍了ACDC方法，这是一种自动创建数字表亲的新方法，并提出了一个完全自动化的流程，从真实到模拟再到真实，用于生成交互式场景和训练策略。实验证明，ACDC生成的数字表亲场景能够保留几何和语义功能，训练出的策略优于数字孪生。

关键观点3: 实验结果和对比

实验结果显示，在数字表亲上训练的策略表现出了与数字孪生相当的分布内性能，以及更强的分布外鲁棒性，并且可以实现零样本从模拟到现实的策略迁移。此外，文章还讨论了实验中的失败案例和限制。

文章预览

   新智元报道   编辑：编辑部 HXZ 【新智元导读】 在用模拟环境训练机器人时，所用的数据与真实世界存在着巨大的差异。为此，李飞飞团队提出「数字表亲」，这种虚拟资产既具备数字孪生的优势，还能补足泛化能力的不足，并大大降低了成本。 如何有效地将真实数据扩展到模拟数据，进行机器人学习？ 最近，李飞飞团队提出一种「数字表亲」的新方法，可以同时降低真实到模拟生成的成本，同时提高学习的普遍性。 项目主页：https://digital-cousins.github.io/ 论文地址：https://arxiv.org/abs/2410.07408 目前，论文已被CORL2024接收。 你可能会问，什么是「数字表亲」，有啥用呢？ 让我们把它跟数字孪生比较一下。 的确，数字孪生可以准确地对场景进行建模，然而它的生成成本实在太昂贵了，而且还无法提供泛化功能。 而另一方面，数字表亲虽然没有直 ………………………………