Dynamics Randomization Revisited:A Case Study for Quadrupedal Locomotion的作者研究了动力学随机化对足式机器人学习强健运动策略的影响。在sim-to-sim和sim-to-real场景中进行了广泛的消融研究，以理解策略迁移成功的因素。实验结果表明，对于一些场景，动力学随机化即是不必要的；也有一些场景是不足够的，且可能使机器人学习到的策略偏向于保守。作者们主张动力学随机化应该被保守的运用，只对有问题的参数使用随机化。
简单来说，UP-OSI作者们提出了一个学习框架(可见图1)，用于解决机器人领域"Reality Gap"的问题。该学习框架的核心思想是：通过仿真探索“虚拟世界”，提前计算机器人能够遇到的许多可能情况。为了该方法可行，作者们提出了两个假设，分别是
Mobile ALOHA是一款可移动的双臂操纵机器人，用于处理日常家务。日常的家务往往需要机器人移动能力和操纵能力协作才能完成，例如：机器人把锅放在冰箱内，机器人先要移动到冰箱前，然后打开冰箱，最后把物品放入冰箱。在打开冰箱的时候，甚至需要机器人底座倒车。然而，前人工作只是移动能力或操纵能力单方面的研究，这与现实相差很大。
如图1所示，ViT整体架构很简单，由Transformer的Encoder构成，非双向。首先，图片分成$N$块patch，作为输入序列的token。然后，$N$token被打平，再输入线性映射层得到embedding。接下来，patch embedding与position embedding相加输入Encoder。与Bert的class token一样，也有一个可学习类别embedding的token $z_0^0$，其在Encoder对应输出$z_L^0$是整个图片的表示。最后，$z_L^0$输入到MLP网络预测类别，即在图片分类任务上预训练。
基于强化学习范式的足式机器人能够在复杂的领域运动。然而，复杂的行为很难生成。同时，奖励设计和参数调节都需要花费很长的时间设计。