深度强化学习在足式机器人中的应用 (三)：复杂地形适应与鲁棒性增强 (Complex Terrain Adaptation)

复杂地形适应与鲁棒性增强

核心目标：在仿真→真实（Sim2Real）迁移过程中，提升机器人对不确定物理环境、传感器噪声以及执行器延迟的容错能力，使其能够在斜坡、台阶、崎岖地面等复杂地形上稳定行走。

本文将从 代码实现 与 原理详解 两个维度展开。

• 代码实现侧重给出可直接运行的 Python 示例（基于 PyBullet + Stable‑Baselines3），演示域随机化、特权学习与分阶段学习的完整训练流程，并附上关键注释。
• 原理部分则从数学推导和理论分析角度，阐明每项技术背后的核心思想以及如何帮助解决 Sim2Real 迁移中的主要瓶颈。

---

一、代码实现（以 PyBullet + SB3 为例）

假设：你已经安装了

pip install pybullet stable-baselines3 gymnasium

并且已准备好一个简单的双足行走环境 SimpleBipedEnv，其继承自 gymnasium.Env。

1. 环境封装（Domain Randomization）

import gymnasium as gym
f