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具身智能机器人仿真环境与真机数据一致性验证指南.docx
资料介绍
具身智能机器人仿真环境与真机数据一致性验证指南
1 概述
仿真环境与真机环境之间的差异（Sim-to-Real Gap）是具身智能从仿真训练走向真机部署的核心瓶颈。本文介绍数据一致性验证的方法、指标和优化策略。
2 一致性验证指标
物理参数一致性验证仿真与真机的摩擦力、质量、弹性系数等物理参数是否一致。视觉一致性验证仿真渲染与真机图像在光照、纹理、颜色等方面的差异。运动学一致性验证仿真与真机的关节角度、速度和加速度响应是否一致。动力学一致性验证仿真与真机的力矩-加速度关系是否一致。
3 验证方法
系统辨识对比分别在仿真和真机上执行相同的激励信号，对比两者的响应曲线，计算差异指标。轨迹跟踪对比分别在仿真和真机上执行相同的运动轨迹，对比实际轨迹与期望轨迹的偏差。传感器数据对比在仿真和真机中设置相同的场景，对比传感器输出数据的差异。任务成功率对比在仿真和真机中执行相同的任务，对比任务成功率的差异。
4 差距缩小策略
域随机化在仿真中随机化物理参数，使模型适应不同的物理环境。系统辨识校准通过真机数据校准仿真参数，使仿真环境尽可能匹配真机。Real2Sim2Real在真机收集少量数据，校准仿真环境，在校准后的仿真中大量训练，再迁移回真机。数字孪生实时校准使用真机实时数据持续校准仿真模型，缩小差距。
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