模拟到现实无缝转换！麻省理工学院研究团队提出生成模型LucidSim，破解机器人训练难题！

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机器人学习系统的成功很大程度上取决于其训练数据的真实性和覆盖范围。 真实世界数据虽然本质上是真实的，但 其覆盖范围有限，无法覆盖机器人在部署时可能遇到的各种场景。 因此这种方法只在特定环境下被验证为有效，机器人在面对未知或新颖情境时往往难以应对。随着机器人在整个训练过程中不断改进，其进一步提高技能所需的数据也在不断扩增。然而，获取正确的数据目前的实践中仅能依靠手动操作，每当面临新的场景和任务时，都必须从零开始进行重复的工作。             另一种方法是在模拟环境中进行训练。 精确而高效的物理模拟是机器人学习过程中不可或缺的重要一环，它使机器人能够在虚拟环境中探索那些在真实世界里难以复现的复杂故障情境，并从海量的在线策略数据中学习。 但物理模拟的渲染与现实之间仍然存在现 ………………………………