Robora Sim: PyBullet-käyttöinen ympäristö fyysisen robottiälyn oppimiseen Rakennamme parhaillaan Robora-simulaatioympäristöä sim-pohjaiselle oppimisellemme hyödyntäen PyBulletia, alan standardifysiikkamoottoria, jota käytetään laajalti tekoälypohjaisen robotiikan tutkimuksessa ja kehityksessä. Ympäristö on optimoitu GPU-kiihdytetyillä oppimisalgoritmeilla, mikä mahdollistaa nopean jäljitelmäoppimisen ja vahvistusoppimisen turvallisessa ja hallitussa virtuaaliasennuksessa ennen lähettämistä todelliseen maailmaan. Tämän simulaatioalustan avulla mallimme voivat oppia, mukautua ja yleistää eri robottimorfologioita, maastotyyppejä ja tehtävätavoitteita – kaikki ennen käyttöönottoa todelliseen maailmaan. Järjestelmän ytimessä yhdistyvät VLA-käyttöinen korkean tason suunnittelija matalan tason liikkeenohjausalgoritmeihin, jotka toimivat yhtenäisesti tuottaakseen nousevia, fyysisesti älykkäitä käyttäytymismalleja. Tämä simulaation, oppimisen ja reaalimaailman siirron välinen synergia on merkittävä askel eteenpäin pyrkimyksissämme kehittää mukautuvia ja älykkäitä robottijärjestelmiä. Edistyneen toimialueen satunnaistamisen ja synteettisen datan luomisen avulla Robora-simulaatioympäristö varmistaa, että simulointiin koulutetut käytännöt siirtyvät tehokkaasti todellisiin robotteihin, mikä minimoi simulaation ja todellisen kuilun. Lisäksi käyttäjät voivat testata ja integroida omia laitteistosarjojaan valittuihin simulaatioympäristöihin Robora Dappissa, mikä varmistaa saumattoman yhteensopivuuden ja turvallisemman todellisen toteutuksen.