机器人框架通过信息丰富的数据收集弥合仿真到现实的差距

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 04:00

研究人员开发了一种新颖的 Real-Sim-Real (RSR) 框架，以解决机器人领域持续存在的仿真到现实差距问题。该框架包含一个信息论成本函数，该函数平衡了任务完成度和收集对改进策略转移最有用的真实世界样本。RSR 循环可以与现有的强化学习算法集成，并提供灵活性，将可微分仿真视为可选。当有可微分模拟器可用时，收集到的数据还可以用于微调模拟器参数。该框架已在 6 自由度机械臂的操作任务和腿式机器人的运动任务上进行了演示，显示出提高的数据效率和现实世界性能。 AI

影响通过增强仿真到现实的转移能力，提高机器人系统的效率和性能。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yuxuan Xu, Shiyu Wang, Jinhao Huang, Wenhao Zhao, Yufei Jia, Zike Yan, Weibin Gu, Lu Shi, Guyue Zhou · 2026-10-02 04:00

用于可泛化机器人策略迁移的真实模拟真实（RSR）循环框架

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