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

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

通过引入主动动态偏好方法（Active Dynamics Preference），对系统随机参数进行有效选择，并在四个机器人运动任务中进行验证，表明此方法具有超强的适应性和鲁棒性，可有效提高机器人环境下的一致性。

Sep, 2022

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

通过解决源模拟和目标环境之间的动力学差异问题，提出一种简单但有效的方法，通过偏向和扩展源支持以减轻支持缺陷，以适应大的动力学差异，从而在目标领域中制定出有效的策略。

Feb, 2024

本文提出了一种利用深度强化学习技术自动化四足机器人运动设计过程的系统，能够从简单的奖励信号中学习四足运动，并可提供开环参考进行学习过程的控制，采用系统辨识来改进物理模拟器，利用物理环境随机与扰动设计控制器，并在物理模拟器中进行评估，成功在现实世界中部署。

Apr, 2018

提出了一种稳健性的敌对训练 (robust adversarial reinforcement learning, RARL) 方法，该方法将敌对训练与零和极小优化相结合，通过训练一个智能体，使其能够在真实系统上的杂乱因素和不确定性下操作，并在多种环境中进行了验证。

Mar, 2017

通过 Reset-Free QD 算法和动力学模型，在物理机器人上直接学习控制器，以提高样本效率和生成最佳存档，从而使物理四足机器人在两小时内学习到行为技能库。

Apr, 2023