Fortschritte und Herausforderungen im Sim-to-Real Transfer der Robotik

In den letzten Jahren hat die Robotik erhebliche Fortschritte erzielt, insbesondere in Bezug auf automatisierte Lernverfahren und die Übertragung von Simulationserfahrungen auf reale Umgebungen – ein Prozess, der als Sim-to-Real Transfer bekannt ist. Die Kluft zwischen simulierten und realen Bedingungen stellt jedoch eine signifikante Herausforderung dar, die oftmals die Effektivität von Robotern in der physischen Welt einschränkt. Ein neuartiger Ansatz, der darauf abzielt, diese Sim-to-Real-Lücke zu überbrücken, ist TRANSIC, ein datengetriebenes Konzept, das auf einem Human-in-the-Loop-Framework basiert.

TRANSIC ermöglicht es Menschen, Simulationsrichtlinien zu ergänzen, um verschiedene unmodellierte Sim-to-Real-Lücken ganzheitlich zu überwinden. Dieser Ansatz verspricht, die Effizienz und Genauigkeit von Robotern bei der Ausführung komplexer Aufgaben in einer Vielzahl von Umgebungen zu verbessern. Indem Menschen in den Trainingsprozess einbezogen werden, können die Modelle verfeinert und besser an die realen Gegebenheiten angepasst werden.

Der Sim-to-Real Transfer ist ein mehrschichtiger Prozess, der sowohl die Überwindung der visuellen als auch der dynamischen Sim-to-Real-Lücke umfasst. Die visuelle Lücke bezieht sich auf Unterschiede in der Wahrnehmung zwischen simulierten und realen Bildern, während die dynamische Lücke sich auf Abweichungen in den physikalischen Interaktionen und Bewegungen bezieht. Um diese Probleme zu bewältigen, haben Forscher verschiedene Ansätze vorgeschlagen, darunter den Einsatz von Segmentierung als Schnittstelle zwischen Wahrnehmung und Steuerung sowie geschlossene Regelkreise und modellfreie Kontrollpolitiken, die auf tiefen neuronalen Netzen basieren.

Ein Beispiel für die Anwendung dieser Techniken ist die Augen-in-Hand Greifaufgabe, bei der mithilfe von Simulation trainierte geschlossene Regelkreiskontrollmodelle erfolgreich von der Simulation in die reale Umgebung übertragen wurden. Diese Kontrollpolitiken haben eine beeindruckende Erfolgsquote bei der Ausführung von Greifaufgaben mit einem realen Roboter erzielt.

Darüber hinaus haben Entwicklungen in der Imitationslernmethodik, die einen erheblichen menschlichen Aufwand erfordern, um robuste Richtlinien zu lernen, die auf Veränderungen in Objektpositionen, physische Störungen und visuelle Ablenkungen reagieren, zur Verbesserung der Robustheit beigetragen. Reinforcement Learning hingegen kann ohne praktikable Mengen an unsicheren Echtweltdaten explorativ lernen, was jedoch oft nicht praktikabel ist. Das Konzept von RialTo, einem System, das realitätsnahe Imitationslernpolitiken via Reinforcement Learning in digitalen Zwillingssimulationen robust macht, zeigt, wie eine Brücke zwischen Simulation und Realität effektiv geschlagen werden kann.

Ein weiterer Ansatz, der in diesem Zusammenhang an Bedeutung gewinnt, ist die Anwendung von latenten Vorhersagemodellen, die die Übertragung von visuellen, nichtgreifenden Manipulationsrichtlinien ermöglichen. Hierbei wird ein Soft-Actor-Critic-Agent zusammen mit einem entkoppelten Merkmalsextraktor und einem Latenzraum-Dynamikmodell trainiert. Die Entkopplung erlaubt es, Merkmalsextraktor und Kontrollpolitik unabhängig voneinander zu übertragen, wobei das Dynamikmodell als Beschränkung der latenten Darstellung dient, wenn der Merkmalsextraktor mit Echtdaten feinabgestimmt wird.

Diese Methoden und Ansätze sind vielversprechende Schritte in Richtung einer nahtloseren Integration von Robotern in unsere Alltagswelt. Sie zeigen das Potenzial auf, dass Roboter in naher Zukunft robuste und zuverlässige Helfer in einer Vielzahl von Umgebungen sein könnten, von industriellen Anwendungen bis hin zu Unterstützungsaufgaben im Haushalt. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der kontinuierlichen Forschung und Entwicklung von Sim-to-Real-Transfermethoden, die die Lücke zwischen virtueller Simulation und realer Welt schließen.

Quellen:
1. Yan, M., Sun, Q., Frosio, I., Tyree, S., & Kautz, J. (2020). How to Close Sim-Real Gap? Transfer with Segmentation! arXiv:2005.07695. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.07695
2. Torne, M., Simeonov, A., Li, Z., Chan, A., Chen, T., Gupta, A., & Agrawal, P. (2024). Reconciling Reality through Simulation: A Real-to-Sim-to-Real Approach for Robust Manipulation. arXiv:2403.03949v1.
3. Rizzardo, C., Chen, F., & Caldwell, D. (2023). Sim-to-real via latent prediction: Transferring visual non-prehensile manipulation policies. Frontiers in Robotics and AI, 9, 1067502. https://doi.org/10.3389/frobt.2022.1067502