斯坦福大学的研究团队发布论文，这篇论文的主题是关于如何将模拟环境中学习到的机器人策略成功地转移到现实世界中，这在机器人学习领域被称为“仿真到现实（Sim-to-Real）”的转换。例如，你在一个视频游戏中练习驾驶赛车，然后你想要将你在游戏里学到的技能应用到真实世界中的驾驶。这听起来可能很简单，但现实情况要复杂得多，因为虚拟环境和现实世界之间存在许多差异，比如感知、物理交互和控制精度等方面的差异。
主要功能：
- 论文提出了一个名为TRANSIC的系统，它能够帮助机器人通过人类的在线指导来学习如何在现实世界中执行任务。
主要特点：
- 人机协作：TRANSIC允许人类操作者在机器人执行任务时进行干预和在线纠正，这样机器人可以从人类的行为中学习。
- 数据驱动：系统通过收集人类干预的数据来训练一个补充策略（称为残差策略），该策略能够与模拟训练中得到的基线策略相结合。
- 自主执行：在测试时，机器人能够整合基线策略和残差策略，自主地完成复杂的操作任务。
工作原理：
- 模拟训练：首先，在模拟环境中训练一个基线策略，这个策略能够让机器人在模拟世界中执行任务。
- 现实世界部署：将这个策略部署到现实世界的机器人上，并由人类操作者监控其执行。
- 人类干预：当机器人在执行任务时出现错误或遇到困难时，人类操作者会进行干预，并通过远程操作提供正确的执行方式。
- 残差策略学习：利用人类干预的数据来训练一个残差策略，这个策略能够补偿基线策略的不足。
- 策略整合：在测试阶段，基线策略和残差策略被结合起来，使机器人能够成功地完成现实世界中的任务。
具体应用场景：
- 论文中展示了TRANSIC系统在家具组装任务中的应用，例如将桌子腿插入桌面并拧紧。这些任务在现实世界中非常复杂，需要精确的操作和对物理接触的处理。
- 系统还可以应用于其他需要复杂操作技能的场景，比如工业生产线上的装配任务、家庭服务机器人的清洁和整理任务等。
总的来说，TRANSIC系统通过结合模拟环境中的学习与人类在现实世界中的指导，提供了一种有效的桥梁，使得机器人能够更好地理解和适应现实世界的复杂性。
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