시뮬레이션-현실 전이
시뮬레이션에서만 훈련된 제어정책을 물리 로봇에 배포하는 것입니다. 시뮬레이션-현실 간격(물리, 렌더링, 센서 모델의 차이)은 도메인 무작위화, 시스템 식별, 도메인 적응을 통해 극복됩니다. 시뮬레이션-현실 전이는 강화학습 기반 이동과 점점 더 조작에 대한 지배적 패러다임입니다. 성공은 시뮬레이션 충실도와 무작위화 전략에 달려 있습니다.
시뮬레이션에서만 훈련된 제어정책을 물리 로봇에 배포하는 것입니다. 시뮬레이션-현실 간격(물리, 렌더링, 센서 모델의 차이)은 도메인 무작위화, 시스템 식별, 도메인 적응을 통해 극복됩니다. 시뮬레이션-현실 전이는 강화학습 기반 이동과 점점 더 조작에 대한 지배적 패러다임입니다. 성공은 시뮬레이션 충실도와 무작위화 전략에 달려 있습니다.