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Sim-to-Real的关键挑战在于现实差距（Reality Gap），通常需要通过域随机化来增强策略的鲁棒性
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8/15/2026
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Unverified仿真到现实迁移中存在sim-to-real gap，缓解手段包括域随机化、系统辨识和渐进式迁移学习75% similarUnverifiedSim-to-Real Gap 的根源在于仿真模型对真实物理世界的不完美近似，来源包括空气动力学简化、传感器噪声模型失真、电机响应延迟未建模和视觉域差异73% similarVerified现有缓解sim-to-real gap的方法包括域随机化和系统辨识，但均未能从根本上消除这一鸿沟70% similarUnverified缩小Sim-to-Real Gap的四种主流方法为域随机化、系统辨识、在真实数据上微调和精细化执行器建模64% similarUnverified针对特定任务的深度优化会以牺牲分布外场景鲁棒性为代价，被称为能力-泛化权衡63% similar
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