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

• 假设存在一种方法可提前计算每种动力学模型的最优策略。
• 假设存在一种快速方法可知道哪种动力学模型适合观测序列。

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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。

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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。

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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。

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在机器人领域，为了降低学习成本，往往需要在仿真环境中训练RL智能体。然而，仿真与现实之间存在很大的GAP。目前，主要通过电机建模、自适应、领域随机化、系统识别、特权信息、以及重力补偿的方式减少sim-to-real之间的GAP。

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在RMA足式机器人中，主要希望智能体学习到快速适应环境的策略。虽然RMA表现出性能较好，但是没有利用视觉信息。文献[1]，在RMA的基础上增加视觉信息，机器人更能适应挑战的领域上运动。

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