「仿真分数高，真机就能跑」：差在哪儿
- 官方说法
- 论文摘要与演示视频里最常见的隐含说法：策略在仿真基准上成功率 X%，部署到真机接近同样的表现。
- 实际情况
- 真机复现的常见情况：仿真成功率 X%，真机明显更低，任务越复杂掉得越多；接触丰富的任务（插拔、柔性物）从仿真直接迁移几乎不成立，需要补真机数据或做域随机化。掉分不是单一「仿真不准」，是接触模型、视觉差异、机构背隙、传感噪声四件事叠加——其中任何一件都能单独把任务从「能做」打到「不能做」。
- 差在哪
- 差在「仿真验证了策略的逻辑」和「仿真保证了策略的物理可行性」是两件事。仿真分数能证明前者——策略学会了任务的结构；证明不了后者——真机的接触与噪声不会比仿真宽容。那些「接近同样表现」的演示案例，几乎都在同一段流程里补过真机参数，只是那一步不进摘要。
- 什么条件下不差
- 补齐以下条件后落差显著收窄：①用真机数据做系统辨识（摩擦、惯量、执行器响应）；②域随机化（在仿真里把参数抖起来训练）；③真机的安全网与重试机制（把「单次成功率」换成「重试内成功率」）。数字永远比仿真低一截——但那一截从「不可用」变成「可接受」，靠的就是这三步，不是换个更大的模型。
这个站怎么判
把仿真当筛选器，不是承诺书。仿真分数高的策略值得上真机试，但别把数字抄进预期。对动手的人，实用结论是：在仿真里把动作调到「明显稳」再上真机——真机的每一次尝试都比仿真贵一百倍，让仿真把低质量候选筛掉，这才是它真正的用途。
掉分的四个来源
| 来源 | 仿真里 | 真机上 |
|---|---|---|
| 接触模型 | 理想化的摩擦与恢复系数 | 磨损、污渍、材料变形都在改摩擦 |
| 视觉差异 | 渲染干净、光照可控 | 反光、阴影、白平衡漂移 |
| 机构背隙 | 刚性连接、零背隙 | 打印件与减速器都有间隙 |
| 传感噪声 | 常被省略或理想化 | IMU 振动、编码器量化、相机丢帧 |
来源
- 仿真到真机迁移的论文与复现讨论（域随机化、系统辨识）
涉及的对象
最后核实 2026-09-28