本论文提出了一种基于元学习的方法，在使用任务特定轨迹生成模型提供动作空间以便快速探索的同时，训练机器人智能体以适应各种动态条件，以解决现代强化学习方法低样本效率和不安全探索的问题。我们通过在仿真环境中进行域适应并分析适应过程中潜在空间的结构来评估该方法。然后，在 KUKA LBR 4 + 机器人上应用此策略，并在将曲棍球击向目标的任务中评估其性能。实验结果表明，与基准表现相比，这种方法具有更一致和稳定的域适应性，从而获得了更好的整体性能。

Sep, 2019

本文研究应用 Imitation Learning 和 transfer learning 方法解决 Duckietown 场景下的机器人车道跟踪问题，并通过 sim-to-real 方法进行实际环境迁移，最终比较了三种 Imitation Learning 方法和两种 sim-to-real 方法的优缺点。

Jun, 2022

通过在仿真环境中训练模型，并在高推理频率下部署，我们成功地将最先进的结果从仿真转移到了真实领域，而直接学习则需要花费几个星期的人工交互，即完全不可行。

Jun, 2024

本文介绍了一种简单的方法来解决在模拟训练中的现实差距问题。通过在训练过程中随机化模拟器的动力学，我们能够开发出适应非常不同的动力学的策略，并且使其在真实世界中推广而不需要在物理系统上进行训练。在机器人控制方面，我们的方法在物体推动任务上表现出了很好的性能。

Oct, 2017

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

通过强化学习在模拟环境中训练机器人并结合补充奖励策略，与真实机器人进行进一步的微调来优化探索策略，实验结果表明，这种相互对齐的方法可以在真实和模拟环境中实现更好的性能。

Jul, 2017

本研究使用一种修改自然策略梯度算法的模型，通过模拟学习并训练，成功将自主控制策略从虚拟系统转移到由三个机器人组成的物理系统中，并证明使用多个模型训练可以使学习到的策略更加稳健，从而弥补了系统识别的困难。

Mar, 2018

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

本文提出了一种新颖的方法来解决从模拟环境到真实世界的深度强化学习策略传输问题，通过在部署阶段将真实世界的图像流翻译回合成域来解决这个问题，同时提出了一种不受下游任务影响的简单而有效的位移损失以及在室内和室外机器人实验中验证了我们的视觉控制方法。

Feb, 2018

该研究论文针对使用深度学习技术学习机器人控制策略，对深度强化学习和模仿学习两种主要学习控制范式进行了综述，包括了应对从模拟环境到现实场景中真实性差距的挑战，并总结了机器人仿真平台用于开展深度强化学习研究，同时介绍了三种主要的模仿学习范式及其相应的机器人应用，最终讨论了开放性挑战和研究前沿。

Dec, 2016