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Information privilégiée

Robot LearningSim-to-Real

Information d'état disponible pendant l'entraînement (en simulation) mais pas au moment du déploiement. Exemples : poses exactes d'objets, forces de contact, coefficients de friction. Les politiques de contrôle enseignant entraînées avec information privilégiée atteignent des performances élevées ; elles sont ensuite distillées en politiques étudiantes qui utilisent uniquement les entrées disponibles au déploiement (images, proprioception). Ce paradigme d'entraînement asymétrique est standard en sim-to-real.

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