域随机化如何实现 Sim2Real 迁移

域随机化（DR）通过在仿真器中随机化视觉外观与物理动力学参数，让策略在多样化环境中训练后直接迁移到真实机器人。相比需要真实数据的域适应，DR 几乎不需要真实样本；OpenAI 用该方法让灵巧手完成连续旋转物体的任务。DR 可被理解为一种双层优化，即学习随机化参数的分布以最大化真实环境表现。