Robora Sim : Un environnement propulsé par PyBullet pour l'apprentissage de l'intelligence physique robotique Nous sommes actuellement en train de construire notre environnement de simulation Robora pour notre apprentissage basé sur la simulation, en tirant parti de PyBullet, un moteur physique standard de l'industrie largement utilisé dans la recherche et le développement en robotique alimentée par l'IA. L'environnement est optimisé avec des algorithmes d'apprentissage accélérés par GPU, permettant un apprentissage par imitation et un apprentissage par renforcement à grande vitesse dans un cadre virtuel sûr et contrôlé avant d'être déployé dans le monde réel. Cette plateforme de simulation permet à nos modèles d'apprendre, de s'adapter et de généraliser à travers différentes morphologies de robots, types de terrains et objectifs de tâches - tout cela avant le déploiement dans le monde réel. Au cœur du système, on combine un planificateur de haut niveau alimenté par VLA avec des algorithmes de contrôle de mouvement de bas niveau, travaillant de manière cohésive pour produire des comportements émergents et physiquement intelligents. Cette synergie entre simulation, apprentissage et transfert vers le monde réel marque une avancée majeure dans notre quête de systèmes robotiques adaptatifs et intelligents. Grâce à une randomisation avancée de domaine et à la génération de données synthétiques, l'environnement de simulation Robora garantit que les politiques entraînées en simulation se transfèrent efficacement aux robots du monde réel, minimisant l'écart entre simulation et réalité. De plus, les utilisateurs pourront tester et intégrer leurs propres kits matériels dans des environnements de simulation sélectionnés dans le Dapp Robora, garantissant une compatibilité sans faille et une mise en œuvre plus sûre dans le monde réel.