Réponse rapide
Le transfert simulation-réalité exécute sur robot une politique testée virtuellement. Dynamique, capteurs, délais et contacts diffèrent ; randomisation, calibration, marges et essais courts réduisent le risque sans le supprimer.
Comparer les deux mondes
Masse, friction, bruit, latence, visibilité, actionneur et sécurité sont mesurés entre simulation et robot. Hypothèses et erreurs restent attachées à la politique.
Préparer une politique robuste
Randomisation, identification, observation supplémentaire et limites locales couvrent les variations plausibles. Les données réelles servent à corriger le modèle avec contrôle.
Progresser prudemment
Simulation, banc, vitesse réduite, zone contrôlée et supervision précèdent autonomie. Arrêt, retour et critères d’élargissement sont définis avant chaque étape.
Sources et références
- [1] Reinforcement learning — PyTorch tutorials — PyTorch
- [2] Robotics and Autonomous Systems Technology Roadmaps — NASA