机器人技术中的现实差距：挑战、解决方案和最佳实践

于红博

摘要: 机器学习已经在各种机器人领域取得了显著进展，包括导航、运动和操作。许多这样的成就都是通过广泛使用模拟作为在实际环境中部署机器人系统之前进行训练和测试的关键工具而推动的。然而，模拟由于包含抽象和近似，不可避免地会在模拟和真实环境之间引入差异，这被称为现实差距。这些差异显著地阻碍了系统从模拟到真实世界的成功转移。缩小这一差距仍然是机器人领域最紧迫的挑战之一。最近在从模拟到真实的转移方面取得了令人鼓舞的成果，涵盖了各种平台，包括运动、导航和操作。通过利用领域随机化、真实到模拟的转移、状态和行为抽象以及模拟到真实的共同训练等技术，许多研究已经克服了现实差距。然而，挑战依然存在，需要更深入地了解现实差距的根本原因和解决方案。在本调查中，我们提供了关于从模拟到真实领域的全面概述，重点介绍了现实差距和从模拟到真实转移的原因、解决方案和评估指标。

更新时间: 2025-10-23 17:58:53

领域: cs.RO,cs.AI,cs.LG,stat.ML,I.2.6; I.2.8; I.2.9

下载: http://arxiv.org/abs/2510.20808v1