Sim2Real transfer: Domain randomization, domain adaptation, System identification

이 글은 domain randomization의 이해를 돕기 위해 작성된 글입니다. 참고자료1를 해석한 글입니다. 더 자세히 나와있으니 읽어보길 추천합니다! 로보틱스에서 어려운 문제 중 하나는 모델 자체를 실제 환경에서 어떻게 돌아가게 하는지이다. 강화학습 알고리즘의 sample inefficiency와 실제 로봇의 data collection의 문제로 우리는 simulator에 많은 양의 데이터를 제공하여 훈련하도록 하애 한다. 하지만, simulator와 실제 환경 사이의 간극은 로봇을 실제 상황에서 돌아가게 할 때 많이 발생된다. 이러한 간극은 physical parameter, 예를 들어 마찰, kp, dampling, mass, density)나 더 치명적인 비물리적인 모델링 (i.e. 표면사이..