从未见过现实世界数据，MIT在虚拟环境中训练出机器狗，照样能跑酷

MIT CSAIL 团队开发了 LucidSim 方法，利用生成模型和物理引擎 MuJoCo 生成多样化的视觉数据，以解决机器人学习中数据不足的问题。该方法通过两个阶段的训练，包括预训练和基于 on-policy 的闭环训练，显著提高了机器人在追踪物体、攀爬楼梯等任务中的性能。实验表明，LucidSim 在模拟和真实世界中的表现均优于传统的域随机化方法，展示了其在机器人视觉领域的潜力。
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