仿真用可控制的条件暴露问题。模型越复杂不一定越适合当前问题：检查雅可比可以只用几行数值计算，调试通信需要节点与时钟，研究接触则需要足够可信的几何、摩擦与求解器。先写要验证的假设，再选择环境。

不同层次能证明什么

环境适合的检查仍然缺少什么
原创小型数值模型公式、滤波、优化、控制与训练循环真实传感器、结构及复杂接触
ros2_control mock接口、名称、资源与控制器管线可信动力学和执行器行为
Gazebo等系统仿真ROS集成、传感器与环境交互模型未覆盖的真实误差
MuJoCo等动力学仿真多体、控制、接触与学习任务真实材料、执行器、延迟的全部细节
真实设备实验指定设备与条件下的实际表现未测场景和设备上的保证

MuJoCo的接触、约束与积分器具有具体数值假设，应按官方计算说明理解参数。更小步长可能改变稳定性和成本，不能仅凭画面流畅判断接触可信。

版本应按组合固定

ROS发行版、操作系统、Gazebo、Nav2、MoveIt及控制插件需要作为一组记录。2026-10-24核对官方表，Jazzy仍在支持期，常见官方配对为Gazebo Harmonic；Lyrical列出的配对是Jetty。新版本的存在不证明所有教程和第三方插件已在该组合跑通。ROS发布表与Gazebo兼容表应在安装前再次核对。

本专区已执行的小实验使用Python 3.12.14、NumPy 2.3.5，或只用Python标准库；尚未运行ROS、Gazebo、MuJoCo、PyTorch，未验证这些框架的运行兼容性。涉及它们的章节提供接口、官方入口与验收步骤，不能把数值实验结果移作框架或真机性能。

每个项目保存：代码版本、命令、系统与库版本、配置、随机种子、数据/模型来源和许可、文件校验、训练预算及评价条件。模型权重与数据集版本也要固定，不能只写“下载最新模型”。随机种子有助于复查，但不保证跨硬件、库版本和并行调度逐位一致。

评价任务完成，也评价失败

导航至少记录到达率、碰撞、路径/时间、定位与跟踪误差、重规划和恢复。机械臂至少记录抓取/放置成功判据、位姿误差、掉落、碰撞、周期及重试。学习实验还要分开训练曲线、离线损失与闭环任务结果，报告多个种子及测试分布。

同一模型评估多次时，不能把相邻视频帧随机拆进训练和测试后声称泛化。按episode、场景、物体或设备划分，应与要回答的问题一致。只换一个随机种子不等于换了环境分布。失败样例同样要保存，不能仅挑成功视频。

从仿真走向实物

先检查单位、关节方向、传感器时间与驱动反馈；再在设备允许的条件下测试有限动作、跟踪和停止，逐步增加负载与场景复杂度。域随机化可覆盖部分质量、摩擦和延迟变化，但随机范围需要依据设备与观测，不是越大越好。仿真中的高成功率并不能证明已完成sim-to-real。

练习：为导航、机械臂或学习项目补一份实验记录，明确一个已经检查的结论和一个尚不能下的结论。自查：如果画面相同、控制周期不同，还能把两次运行视为同一实验吗？