Sim2Real
Transferencia al robot real de habilidades aprendidas en simulación.
Sim2Real designa la transferencia a robots reales de comportamientos aprendidos en una simulación física. Dado que las simulaciones permiten entrenar millones de horas en paralelo y sin riesgos, Sim2Real es la vía estándar para entrenar la marcha y la locomoción mediante aprendizaje por refuerzo (entre otros, NVIDIA Isaac, MuJoCo).
El obstáculo central es el Reality Gap: la fricción, las latencias y el ruido de los sensores se comportan de forma distinta en la realidad que en la simulación. Como contramedidas se emplean el domain randomization (variación aleatoria de los parámetros de simulación) y el ajuste fino con datos reales.
Stand: 10/6/2026