NVlabs/handover-sim2real项目训练流程深度解析

项目背景与概述

NVlabs/handover-sim2real项目专注于解决机器人交接任务中的仿真到现实(simulation-to-real)迁移问题。该项目通过深度强化学习训练策略，使机器人能够高效、安全地完成物品交接任务。训练脚本train.py是该项目的核心训练实现，包含了完整的训练流程和算法细节。

训练流程架构

训练脚本采用了典型的强化学习训练框架，包含以下几个关键组件：

1. 环境封装：HandoverBenchmarkWrapper提供标准化的交接任务环境
2. 策略网络：HandoverSim2RealPolicy实现核心决策逻辑
3. 经验回放：ReplayMemoryWrapper管理训练数据
4. 训练器：Trainer/TrainerRemote协调训练过程

核心训练逻辑解析

1. 参数配置与初始化

训练脚本首先处理命令行参数和配置文件：

def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train.")
    parser.add_argument("--cfg-file", help="path to config file")
    parser.add_argument("--seed", default=0, type=int, help="random seed")
    parser.add_argument("--use-grasp-predictor", action="store_true", help="use grasp predictor")
    parser.add_argument("--use-ray", action="store_true", help="use Ray")
    parser.add_argument("--pretrained-dir", help="pretrained model directory")
    ...

配置系统支持从YAML文件加载默认配置，并通过命令行参数覆盖特定配置项，这种设计使得实验管理更加灵活。

2. 训练阶段划分

项目将训练过程分为两个主要阶段：

1. 预训练阶段(pretrain)：

   • 在仿真环境中进行大规模训练
   • 使用专家演示引导策略学习
   • 应用DART(Data Aggregation with Random Trajectories)和DAgger(Dataset Aggregation)技术

2. 微调阶段(finetune)：

   • 针对特定场景进行精细调整
   • 减少对专家演示的依赖
   • 专注于策略的稳定性和泛化能力

3. 策略网络设计

HandoverSim2RealPolicy是项目的核心策略网络，具有以下特点：

• 支持DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)算法
• 可选集成抓取预测器(grasp predictor)
• 实现动作空间到关节空间的转换
• 处理仿真与现实的差异

4. 训练数据收集

ActorWrapper负责与环境交互收集训练数据，其关键功能包括：

• 场景随机化：每次训练从不同场景开始
• 专家演示生成：使用OMG规划器生成参考轨迹
• 数据增强：应用噪声和扰动提高鲁棒性
• 失败案例记录：追踪不同类型的失败情况

class ActorWrapper:
    def __init__(self, stage, cfg, use_ray, rollout_agent, ...):
        self._env = HandoverBenchmarkWrapper(gym.make(self._cfg.ENV.ID, cfg=self._cfg))
        self._policy = HandoverSim2RealPolicy(...)
        ...

5. 分布式训练支持

项目支持通过Ray框架进行分布式训练：

• 多个Actor并行收集数据
• 分离的Learner进行模型更新
• 高效的参数服务器设计

if args.use_ray:
    ray.init(runtime_env=runtime_env)
    expert_buffer = ReplayMemoryWrapper.remote(...)
    online_buffer = ReplayMemoryWrapper.remote(...)
    rollout_agent = RolloutAgentWrapperGPU1.remote(...)
    ...

关键训练技术

1. 课程学习设计

训练脚本实现了渐进式的难度提升：

• 初始阶段：高比例专家演示
• 中间阶段：逐步增加自主探索
• 后期阶段：降低噪声比例

milestone_idx = (incr_update_step > np.array(cfg.RL_TRAIN.mix_milestones)).sum().item()
explore_ratio = min(
    get_valid_index(cfg.RL_TRAIN.explore_ratio_list, milestone_idx),
    cfg.RL_TRAIN.explore_cap,
)

2. 数据增强技术

为提高策略的鲁棒性，项目实现了多种数据增强方法：

1. 关节空间扰动：在关节空间添加随机噪声
2. 轨迹重规划：在训练过程中重新规划专家轨迹
3. 初始状态随机化：随机化机械臂的初始位置

3. 抓取预测集成

可选地集成抓取预测模型，在适当时机触发抓取动作：

if self._use_grasp_predictor:
    state_grasp, _ = self._policy.get_state(obs)
    grasp_pred = self._policy.select_action_grasp(state_grasp).item()
    if grasp_pred:
        run_grasp_and_back = True

训练执行流程

1. 初始化环境和策略
2. 进入训练主循环
3. 每个迭代：
   • 根据当前阶段决定探索/利用比例
   • 并行收集训练数据
   • 更新策略网络
   • 定期评估和保存模型

for train_iter in itertools.count(start=1):
    print("train iter: {:05d}".format(train_iter))
    ...
    if args.use_ray:
        refs = [actor.rollout.remote(...) for actor in actors]
        ray.get(refs)
    else:
        actor.rollout(num_episodes, explore, test, noise_scale)
    ...

实际应用建议

1. 硬件配置：

   • 推荐使用GPU加速训练
   • 分布式训练可显著提高数据收集效率

2. 参数调整：

   • 根据任务难度调整训练阶段时长
   • 合理设置探索率衰减曲线

3. 调试技巧：

   • 监控不同类型失败案例的比例
   • 可视化策略决策过程

总结

NVlabs/handover-sim2real的训练脚本实现了一套完整的仿真到现实迁移解决方案，通过精心设计的训练流程和多种强化学习技术，有效解决了机器人交接任务中的复杂挑战。该实现既考虑了算法效果，也注重工程实践，为类似任务提供了有价值的参考。