Robora Sim: Eine von PyBullet unterstützte Umgebung zum Lernen robotischer physischer Intelligenz Wir bauen derzeit unsere Robora-Simulationsumgebung für unser sim-basiertes Lernen auf, wobei wir PyBullet nutzen, eine branchenübliche Physik-Engine, die häufig in der KI-gesteuerten Robotikforschung und -entwicklung eingesetzt wird. Die Umgebung ist mit GPU-beschleunigten Lernalgorithmen optimiert, die schnelles Imitationslernen und Verstärkungslernen in einer sicheren und kontrollierten virtuellen Umgebung ermöglichen, bevor sie in die reale Welt überführt wird. Diese Simulationsplattform ermöglicht es unseren Modellen, zu lernen, sich anzupassen und über verschiedene Robotermorphologien, Geländetypen und Aufgabenobjektive zu verallgemeinern - alles bevor sie in der realen Welt eingesetzt werden. Im Kern kombiniert das System einen VLA-gesteuerten Hochleistungsplaner mit Algorithmen zur Bewegungssteuerung auf niedriger Ebene, die zusammenarbeiten, um emergente, physikalisch intelligente Verhaltensweisen zu erzeugen. Diese Synergie zwischen Simulation, Lernen und Transfer in die reale Welt stellt einen bedeutenden Fortschritt in unserem Streben nach adaptiven und intelligenten robotischen Systemen dar. Durch fortschrittliche Domänenrandomisierung und synthetische Datengenerierung stellt die Robora-Simulationsumgebung sicher, dass in der Simulation trainierte Richtlinien effektiv auf reale Roboter übertragen werden, wodurch die Sim-to-Real-Lücke minimiert wird. Darüber hinaus werden die Benutzer in der Lage sein, ihre eigenen Hardware-Kits innerhalb ausgewählter Simulationsumgebungen in der Robora Dapp zu testen und zu integrieren, um nahtlose Kompatibilität und eine sicherere Implementierung in der realen Welt zu gewährleisten.