Domain Randomization
在训练时改变环境条件，让模型面对多种变化，减少对某一种仿真外观或环境设定的依赖。
如何理解
视觉域随机化可以改变纹理、照明、背景和物体位置，让训练图像覆盖更广的变化。目标不是把每张仿真图做得完全逼真，而是让真实条件落入模型能够处理的变化范围。
随机化的变量和范围需要围绕部署环境选择。变化不足可能无法覆盖现实差异，过于无关的变化也可能增加学习难度；最终仍需在真实环境验证。
容易混淆的地方
域随机化是帮助迁移的一种方法，不等于 Sim2Real 本身，也不能保证覆盖现实中的所有异常情况。