人形机器人sim2real —— 致使现实环境与仿真环境下的差距的因素 —— sim2real

下图引自：https://b2b.baidu.com/q/aland?q=7B7474317C2E72330F621B0F7D6F09247E747E610623742B&id=qid599aa7ccf9a7247af9f58e101056f73b&answer=8663272304901910379&utype=2

在人形机器人的仿真环境中难以获得真实环境中的摩擦系数、质心、弹黄系数等外部环境参数，而真实环境中的电机控制本身也是存在一定的精度误差的；即使是相同的机器人物理结构但是使用不同型号的电机，甚至相同型号的电机之间也是存在着一定的误差偏移的；也正是这些原因才导致sim环境和real环境下的差距，在sim环境下训练的行走算法难以直接在真实环境下获得一致的表现，甚至往往都表现的很差，这二者间的gap如何克服是一个重要的问题。

正是因为sim2real的这个问题，因此在sim中训练模型的时候如果使用多种机械物理结构的机器人进行共同训练，甚至可以在一定程度上弥补sim环境下无法获得真实环境中的摩擦系数、质心、弹黄系数等外部环境参数所造成的sim2real的gap问题，同时也会对电机的精度误差，甚至不同型号电机的控制偏差所造成的gap问题进行弥补。

PS. 个人认为，在sim2real的过程中，在sim环境下进行训练如果可以进行大规模并行训练或者使用元学习的训练方法，都可以很好的对sim2real的gap问题进行弥补。