Sim-to-real (от simulation to reality) — это перенос навыков, полученных роботом в симуляции, в реальный мир. Робот (точнее, его управляющий алгоритм) сначала обучается в виртуальной среде — на цифровой модели самого себя и окружения, — а затем полученное поведение переносят на настоящую машину. Это ключевой приём современной робототехники, особенно при обучении с подкреплением, где нужно огромное число попыток.

Смысл подхода — в преимуществах симуляции. Обучать робота напрямую «в железе» долго, дорого и опасно: тысячи попыток, падений и столкновений изнашивают и ломают технику, а физические эксперименты идут в реальном времени. В симуляции же можно безопасно и очень быстро прогнать миллионы вариантов, распараллелить обучение и не рисковать оборудованием. Поэтому робота сначала тренируют виртуально, а потом выпускают в реальный мир.

Главная проблема sim-to-real — «разрыв реальности» (reality gap): симуляция всегда лишь приближение. Трение, люфты, задержки приводов, шум датчиков, сопротивление воздуха, изменения освещения — эти «мелочи» модель воспроизводит неточно, и навык, идеально работавший в симуляторе, может дать сбой на настоящем роботе. Задача sim-to-real — сократить этот разрыв.

Основные приёмы преодоления разрыва:

  • Рандомизация окружения (domain randomization) — во время обучения намеренно варьируют параметры среды (трение, массы, освещение, шум датчиков). Алгоритм учится работать при любом их сочетании и потому оказывается устойчив и к реальному миру, который становится «ещё одним вариантом».
  • Уточнение модели (system identification) — калибровка симуляции под реальные физические параметры робота.
  • Дообучение на реальных данных — небольшая доводка уже перенесённого навыка на настоящей машине.

Sim-to-real особенно важен для сложных задач: обучения ходьбе шагающих и гуманоидных роботов, ловкой манипуляции, навигации. Он тесно связан с понятием цифрового двойника — качественная виртуальная копия робота как раз и служит площадкой для такого обучения.

Источники:

  1. Машинное обучение в робототехнике // Robossembler Docs. URL:https://robossembler.gitlab.io/docs/technologies/machine-learning-in-robotics/
  2. Sim-to-real перенос в робообучении: обзор // alphaXiv. 2025. URL:https://www.alphaxiv.org/ru/abs/2508.12252