精选理由
该方法是解决强化学习中仿真与现实差距（sim-to-real gap）的关键技术之一，对实现低成本、高效率的机器人自动化具有重要意义。
本文介绍了一种通过动态随机化实现机器人控制从仿真到真实环境迁移的方法。通过在仿真中随机化多种物理参数（如摩擦力、质量、延迟等），训练出的控制策略能够直接应用于真实机器人，无需进一步的微调。该方法显著降低了现实世界部署的门槛，提高了强化学习在机器人领域的实用性。
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本文介绍了一种通过动态随机化实现机器人控制从仿真到真实环境迁移的方法。通过在仿真中随机化多种物理参数（如摩擦力、质量、延迟等），训练出的控制策略能够直接应用于真实机器人，无需进一步的微调。该方法显著降低了现实世界部署的门槛，提高了强化学习在机器人领域的实用性。