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• シミュレーションから実世界へ：ドメインランダム化、遅延・ノイズモデリング、システム同定、大規模並列シミュレーション

  シミュレータで学習したポリシーは、シミュレータが間違っている分だけ実世界でも間違えます。振り子ラケットの問題において、ラケット反発0.72、観測遅延20 ms、位置ノイズ5 mm、抗力1.1倍、マグナス効果1.5倍の「実物」を別途作成し、学習分布を4つに分けて試してみました。ランダム化なしで学習したポリシーは、公称シミュレーションの83%から「実物」の73%へと低下しました。狭いランダム化は「実物」で80%と最も良く、広いランダム化はシ

  2026-10-18 · 11 分で読めます #탁구 로봇#강화학습#sim2real#도메인 랜덤화#시스템 식별