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机器人学习和体型AI的新兴领域触发了对大量数据的需求不断增长。但是，由于昂贵的数据收集过程和严格的安全要求，从目标域收集足够的公正数据仍然是一个挑战。因此，研究人员经常诉诸于易于加速源域（例如仿真和实验室环境）的数据，以进行具有成本效益的数据获取和快速模型迭代。尽管如此，这些来源的环境和实施方案可能与他们的目标行动完全不同，这强调了有效的跨域政策转移方法的需求。在本文中，我们对存在的跨域政策转移方法进行了系统的审查。通过域间隙的细微分类，我们将每个问题设置的总体见解和设计构成。我们还对跨域政策转移概率中使用的关键方法进行了高级讨论。最后，我们总结了超出当前范式的能力的公开挑战，并讨论了该领域的潜在未来方向。
arxiv：2402.04580v2 [cs.ro] 2024年8月27日
主要关键词
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