The Reality Gap in Robotics: Challenges, Solutions, and Best Practices

📄 arXiv: 2510.20808v1 📥 PDF

作者: Elie Aljalbout, Jiaxu Xing, Angel Romero, Iretiayo Akinola, Caelan Reed Garrett, Eric Heiden, Abhishek Gupta, Tucker Hermans, Yashraj Narang, Dieter Fox, Davide Scaramuzza, Fabio Ramos

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG, stat.ML

发布日期: 2025-10-23

备注: Accepted for Publication as part of the Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 2026

💡 一句话要点

综述机器人领域现实差距问题，分析原因、解决方案与最佳实践

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 现实差距 Sim-to-Real 领域随机化 机器人 迁移学习 仿真 机器人学习 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有机器人系统在仿真环境中表现良好，但由于现实差距，难以直接迁移到真实世界。
  2. 论文全面分析了现实差距的成因，并总结了领域随机化、sim-real协同训练等多种解决方案。
  3. 该综述为机器人研究者提供了sim-to-real迁移的系统性指导，并指出了未来研究方向。

📝 摘要（中文）

机器学习显著推动了导航、运动和操作等机器人领域的进步。这些成就很大程度上得益于仿真技术在机器人系统部署到真实环境之前，作为训练和测试的关键工具的广泛应用。然而，仿真包含抽象和近似，不可避免地导致模拟环境和真实环境之间存在差异，即现实差距。这些差异严重阻碍了系统从仿真到现实世界的成功迁移。弥合这一差距仍然是机器人领域最紧迫的挑战之一。近年来，sim-to-real迁移的进展在运动、导航和操作等多个平台上展现了希望。通过利用领域随机化、real-to-sim迁移、状态和动作抽象以及sim-real协同训练等技术，许多工作已经克服了现实差距。然而，挑战依然存在，需要更深入地理解现实差距的根本原因和解决方案。本综述全面概述了sim-to-real领域，重点介绍了现实差距和sim-to-real迁移的原因、解决方案和评估指标。

🔬 方法详解

问题定义：现实差距是指在机器人研究中，由于仿真环境与真实环境存在差异，导致在仿真环境中训练的模型或策略无法直接应用于真实世界。现有方法往往忽略了这些差异，或者难以有效地弥合这些差异，导致机器人系统在真实环境中的性能下降甚至失效。

核心思路：该论文的核心思路是对现实差距进行全面的分析和总结，从成因、解决方案和评估指标三个方面进行梳理，为研究者提供一个系统的sim-to-real迁移框架。通过深入理解现实差距的本质，可以更好地设计和选择合适的迁移策略，从而提高机器人系统在真实环境中的性能。

技术框架：该综述论文并没有提出新的技术框架，而是对现有sim-to-real迁移方法进行了分类和总结。主要包括以下几个方面： 1. 现实差距的成因分析：包括传感器噪声、动力学模型误差、环境复杂性等。 2. 解决方案：包括领域随机化、real-to-sim迁移、状态和动作抽象、sim-real协同训练等。 3. 评估指标：包括迁移成功率、性能提升幅度、鲁棒性等。

关键创新：该论文的创新之处在于其全面性和系统性。它不是简单地提出一种新的sim-to-real迁移方法，而是对整个领域进行了梳理和总结，为研究者提供了一个全局的视角。通过阅读该论文，研究者可以快速了解现实差距的本质、现有解决方案的优缺点以及未来的研究方向。

关键设计：该论文的关键设计在于其结构化的组织方式。它将现实差距问题分解为成因、解决方案和评估指标三个方面，并对每个方面进行了详细的分析和讨论。这种结构化的组织方式使得读者可以更容易地理解和掌握该领域的核心概念和技术。

📊 实验亮点

该综述总结了近年来sim-to-real迁移领域的关键进展，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。例如，领域随机化可以有效提高模型的泛化能力，但需要仔细调整随机化参数；sim-real协同训练可以充分利用仿真数据和真实数据，但需要解决数据分布差异问题。这些分析为研究者选择合适的迁移策略提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究成果对机器人领域的广泛应用具有重要意义，尤其是在自动驾驶、工业自动化、医疗机器人等领域。通过有效弥合现实差距，可以降低机器人系统的开发成本和部署难度，提高其在复杂环境中的适应性和鲁棒性，从而加速机器人技术的商业化进程。

📄 摘要（原文）

Machine learning has facilitated significant advancements across various robotics domains, including navigation, locomotion, and manipulation. Many such achievements have been driven by the extensive use of simulation as a critical tool for training and testing robotic systems prior to their deployment in real-world environments. However, simulations consist of abstractions and approximations that inevitably introduce discrepancies between simulated and real environments, known as the reality gap. These discrepancies significantly hinder the successful transfer of systems from simulation to the real world. Closing this gap remains one of the most pressing challenges in robotics. Recent advances in sim-to-real transfer have demonstrated promising results across various platforms, including locomotion, navigation, and manipulation. By leveraging techniques such as domain randomization, real-to-sim transfer, state and action abstractions, and sim-real co-training, many works have overcome the reality gap. However, challenges persist, and a deeper understanding of the reality gap's root causes and solutions is necessary. In this survey, we present a comprehensive overview of the sim-to-real landscape, highlighting the causes, solutions, and evaluation metrics for the reality gap and sim-to-real transfer.