动力学随机化

训练时随机改变仿真里的质量、摩擦等物理参数，让策略能适应真机。

动力学随机化是域随机化的一种，专门随机化物理参数，而不是画面外观。仿真里的质量、摩擦、阻尼、电机增益、延迟等不可能和真机完全一致，只在一组固定参数下训练，策略容易过拟合仿真。做法是每个回合开始时，从设定范围里重新采样这些参数，逼策略在各种物理条件下都能完成任务；真机参数落在这个范围内时，策略就更可能直接可用。代表工作是 Peng 等人 2018 年的论文：在推冰球任务中随机化 95 个参数，纯仿真训练的策略直接部署到 Fetch 机械臂上，表现与仿真相近。如今 Isaac Lab、legged_gym 训练足式机器人时，常随机化地面摩擦、负载质量并施加随机推搡。

例子legged_gym 默认把地面摩擦系数在 0.5–1.25 之间随机采样，并每 15 秒随机推一下机器人，逼策略学会在不同地面和外力扰动下保持行走。

也叫

物理参数随机化、摩擦/质量随机化、Physics Randomization

相关

域随机化、仿真到现实迁移、虚实差距、视觉随机化、自动域随机化、系统辨识

来源

Sim-to-Real Transfer of Robotic Control with Dynamics Randomization (arXiv 1710.06537)
legged_gym: legged_robot_config.py（domain_rand）