面向 Sim2Real 迁移的域随机化（Domain Randomization）方法解析

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（如质量、摩擦、阻尼、关节限位、动作延迟），让策略在多样环境中训练，从而迁移到真实世界。相比需要真实数据的域适应，DR 几乎不需要真实样本；OpenAI Robotics 用视觉与动力学 DR 让机械手完成连续旋转物体的 50 次连续随机目标朝向任务。文章还把 DR 的随机化参数学习视为一种双层优化问题。