「 机器人 」利用数据驱动模子更换仿真器：加速策略训练并低落硬件依赖
前言在强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，策略训练需要大量的交互数据（状态、动作、嘉奖、下一状态），而这些数据通常来自仿真器或真实硬件。传统高保真仿真器固然能在一定程度上模仿飞行器的动力学，但每每计算量大、开辟本钱高，且仍可能与真实情况存在差距。为此，使用数据驱动模子更换仿真器成为一种日益受到关注的方案，既能在训练过程中淘汰对真实硬件的依赖，又能快速迭代策略以顺应复杂、多变的飞行情况。
<hr> 1. 背景：仿真器在强化学习中的作用
1.1 仿真器的角色
• 强化学习中的策略优化需要大量交互数据。
• 初期通常在仿真情况中收集数据，克制对真实硬件或实验场景造成斲丧或危险。
1.2 仿真器的优点
• 安全、低本钱的训练情况。
• 大幅淘汰早期对真实飞行器测试的需求。
1.3 仿真器的局限
• 高保真仿真器计算量大：非定常气动力、复杂实行器模子都会增加模仿时间。
• 精度有限：无法完善复刻真
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