本研究提出了一种基于域随机化的控制策略迁移方法，通过同时学习多种不同行为的控制策略来应对目标环境与训练环境之间的差异，而无需对动态参数进行识别，实验表明该方法可以成功地解决模型误差较大的情况。

Oct, 2018

探究了一种称为 “Domain Randomization” 的技术，该技术使用非真实随机纹理来训练深度神经网络对象定位器，使得该定位器在真实环境中表现出色，并且可以应用于机器人控制中。

Mar, 2017

本文提出了一种基于模拟场景的策略转移方法，通过改变模拟参数分布并结合少量真实世界回合的训练，以实现在不同机器人任务中的可靠策略转移。

Oct, 2018

本研究定义了一种易于重现的实验设置，用于比较四种随机化策略及三种随机参数在仿真和实验机器人上完成的任务。研究发现，完全随机生成仿真和精细调整策略可以更好地转移到现实机器人，并且比其他测试方法更有差异化的结果。

Jun, 2022

本研究旨在探讨动力随机化在学习鲁棒性步态的 Laikago 四足机器人中的作用，发现在 sim-to-real 转移任务中，不需要动力学随机化或机器人适应方案即可直接进行。在 sim-to-sim 设置中进行了大量消融研究，以了解影响政策鲁棒性的关键问题，此外还进行了各种步态，速度和踏频的模拟实验。

Nov, 2020

本文提出并分析了一种基于任务导向探索的框架，该框架通过在模拟环境中学习任务导向的探索策略来标识任务相关的系统参数，并将这些参数用于在现实世界中进行基于模型的轨迹优化。实验表明，任务导向的探索有助于在系统参数未知时，使基于模型的策略适应更好，从而实现更好的任务表现。

Jun, 2020

通过引入随机力注入的策略，该研究为解决深度增强学习中数据收敛需求高问题提供了简单有效的方案，并成功将该方法用于四足机器人模拟模型到真实模型的转移。

Sep, 2022

通过在模拟环境中学习视觉运动策略，我们提出了一种通过视觉域随机化方法来解决模拟与真实世界之间差异的问题，并在丰富的机器人操作任务中进行了基准测试。我们的方法在各种挑战性的操纵任务中取得了 93% 的成功率，并证明了模拟器训练的策略在真实场景中的视觉变化下具有更好的鲁棒性。

Jul, 2023

本篇综述涵盖了深度强化学习中模拟转真实环境的基本背景，包括不同方向的方法和应用场景，重点讨论了域随机化、域自适应、模仿学习、元学习和知识蒸馏等方法及其存在的机遇和挑战。

Sep, 2020

本文研究了如何将在模拟中成功的控制策略推广到实际机器人上，通过计算模拟根据该策略期望的状态并利用深度逆动力学模型决定哪种真实世界的控制动作最适合实现这些状态，同时提出了一种数据收集方法（逐步）学习深度逆动力学模型。

Oct, 2016