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足式机器人的运动控制得益于强化学习与物理仿真的结合，但其实际应用受限于“仿真与现实差距”，特别是缺乏真实感视觉渲染阻碍了需RGB感知的高阶任务（如本体感知导航）。本文提出“真实-仿真-真实”框架，通过多视角图像进行3D高斯溅射(3DGS)场景重建，构建兼具照片级真实感与物理交互特性的“数字孪生”仿真环境，实现视觉导航与运动控制的协同学习。在仿真器中训练强化学习策略执行视觉目标追踪任务的实验表明，该方法支持纯RGB输入的仿真到现实策略迁移，并能促进策略在新环境中的快速适应与高效探索，在家庭和工厂场景中具有应用潜力。
论文标题：VR-Robo: A Real-to-Sim-to-Real Framework for Visual Robot Navigation and Locomotion
论文链接：https://arxiv.org/abs/2502.01536
项目链接：https://vr-robo.github.io/
