同样的词汇还有人工环境（artificalenvironments），人工合成环境（synthetic environments），虚拟环境（VirtualEnvironment）等。
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Despite the disadvantages, you can learn a lot by simulating robots in synthetic environments.
尽管有这些缺陷，我们依然可以通过在合成环境中对机器人进行仿真而学习到很多知识。
The real world tends to be messy and noisy, and synthetic environments are fundamentally difficult to model.
真实的世界往往都非常凌乱，并且充满了各种噪音，因此这种合成环境基本上都很难进行建模。
Simulation permits you to try ideas in dynamic, synthetic environments while collecting stimulus response data to determine the quality of the control system.
仿真让我们可以在动态的合成环境中尝试一些做法，同时可以搜集这些响应数据，从而确定控制系统的品质。
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