机器人学中，仿真到现实迁移因物理参数不一致和建模误差存在“现实鸿沟”。域随机化通过在仿真中随机化视觉外观与物理动力学参数训练策略，使其泛化到现实，无需真实数据，优于需真实样本的域适应。引导式域随机化利用任务反馈、真实数据或仿真器优化随机化分布（如AutoAugment、SimOpt、RCAN），以提升迁移效果。