В представленной работе исследованы существующие походы переноса предобученных моделей на реальные робототехнические системы – задача sim-to-real. Были рассмотрены классы подходов, выбрано два из них для тестирования: Domain Randomization and Adaptation и Meta Learning. Апробация производилась на шагающем роботе Unitree A1 в задаче передвижения по сложной поверхности.
Труфанова А.А., Симонов Р.А., Симонов Н.А. (науч. рук. Ведяков А.А.) Исследование алгоритмов повышающих качество обучения с подкреплением в симуляции для использования на реальных робототехнических системах // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2023]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/11458