摘要 - 在机器人增强学习中，SIM2REAL差距仍然是一个关键的挑战。但是，静态摩擦对SIM2REAL的影响尚未得到充实。常规域随机化方法通常从其参数空间中排除静态摩擦。在我们的机器人加强学习任务中，这种常规域随机方法导致了明显不足的现实世界模型。为了应对这一SIM2REAL挑战，我们采用了执行器网作为常规域随机化的替代方案。虽然这种方法能够成功地转移到平面运动，但在楼梯等复杂地形上失败了。为了研究影响机器人关节中SIM2REAL的物理参数，我们开发了一个控制理论关节模型并进行了系统的参数鉴定。我们的分析表明，机器人关节中出乎意料的高摩擦力比率。为了减轻其影响，我们实施了SIM2Real的静态摩擦域随机化。认识到摩擦建模引入的训练难度增加，我们提出了一种简单新颖的解决方案，以降低学习复杂性。为了验证这种方法，我们进行了比较三种方法的综合SIM2SIM和SIM2REAL实验：常规域随机化（无静态摩擦），执行器NET和我们的静态摩擦感知域随机化。所有实验均利用快速运动适应（RMA）算法。结果表明，我们的方法实现了出色的自适应能力和整体性能。