# 任务记录：强化学习——虚拟数据与现实数据的使用

- **日期**：2026-09-06
- **状态**：已登记（范围待展开）

## 任务内容
学习强化学习（RL）中**虚拟数据（simulation / synthetic）**与**现实数据（real-world）**的使用方法，核心目标是搞清两者如何结合、各自适用什么场景。

## 待展开（范围留白，待用户定方向后补充）
- 学习路径拆解：基础 RL 概念 → 仿真环境（gym/Isaac Sim/ Mujoco 等）→ sim-to-real 迁移
- 关键技术方向（候选，待定）：
  - 域随机化（Domain Randomization）
  - 仿真-现实数据配比 / 混合训练（sim+real co-training）
  - 现实数据增广与回放（离线 RL、经验回放）
  - 现实数据校正仿真（system identification / 系统辨识）
- 落地载体：纯调研笔记，还是结合具体项目（机器人/小车）做 demo？
- 排期与交付物

## 备注
- 本条目前仅做任务登记，具体范围（学什么深度、是否出 demo、文献清单）待展开。
- 登记方式与既往任务一致（task-*.md + 首页条目），后续进展按日期追加记录。