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• 从仿真到真实：域随机化、延迟与噪声建模、系统辨识、大规模并行仿真

  在仿真器中学习到的策略，在真实世界中出错的程度取决于仿真器出错的程度。我们针对摆球拍问题单独制作了一个具有“真实”特性的环境：球拍反弹 0.72、观测延迟 20 ms、位置噪声 5 mm、空气阻力 1.1 倍、马格努斯效应 1.5 倍，并尝试了四种训练分布。没有进行随机化的策略从标称仿真环境的 83% 下降到“真实”环境的 73%。窄范围随机化在“真实”环境中表现最好，达到 80%；宽范围随机化使仿真与“真实”之间的差距缩小到 3%，但

  2026-10-18 · 11 分钟阅读 #탁구 로봇#강화학습#sim2real#도메인 랜덤화#시스템 식별