sun254667/Awesome-Real2Sim2Real

📚 Awesome-Real2Sim2Real: Bộ sưu tập paper về chuyển giao mô phỏng sang thực tế

Bộ tài nguyên paper tổng hợp các hướng tiên tiến trong Sim2Real, Real2Sim và Real2Sim2Real cho robot và AI nhúng.

Awesome-Real2Sim2Real là danh sách tài nguyên (awesome list) tổng hợp các nghiên cứu về truyền lệch giữa mô phỏng và thế giới thực trong robotics, học tăng cường và AI nhúng. Dự án phân loại công trình theo các chủ đề chính như Sim2Real dựa trên RL, Zero-Shot Sim2Real, Domain Randomization, Real2Sim từ video, Real2Sim cho thao tác, Real2Sim2Real vòng kín, cùng các benchmark và mô phỏng. Mỗi mục được chọn lọc từ các hội thảo uy tín như CVPR, NeurIPS, ICRA.

✨ Điểm nổi bật

• Bộ sưu tập paper: Tổng hợp các công trình nghiên cứu hàng đầu về Sim2Real, Real2Sim và Real2Sim2Real
• Phân loại chi tiết: Chia thành các nhóm như RL-based Sim2Real, Zero-Shot, Domain Randomization, Foundation Model, Real2Sim từ video
• Real2Sim2Real vòng kín: Phân tích các khung làm việc đóng cấu trúc vòng truyền thông tin giữa thực tế và mô phỏng
• Gaussian Splatting: Tập trung các phương pháp dựa trên bề dày Gaussian trong Real2Sim
• Benchmark & Dataset: Liệt kê các bộ dữ liệu và môi trường mô phỏng hỗ trợ đánh giá
• Tiêu chí lựa chọn: Ưu tiên công trình từ các hội thảo hàng đầu như CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA

💡 Vì sao đáng chú ý

Dự án không chỉ là danh sách link paper mà còn phân tích xu hướng nghiên cứu dựa trên các thành phần MDP (State, Action, Transition, Reward), giúp người đọc nhanh chóng nắm bắt hướng tiến của lĩnh vực. Đặc biệt, Real2Sim2Real được đề cao như một phương pháp đóng vòng để cải thiện độ thực tế của mô phỏng, từ đó hỗ trợ huấn luyện robot thực tế hiệu quả hơn.

#Sim2Real #Real2Sim #ReinforcementLearning #GaussianSplatting #Robotics #TiniX