Robora Sim: Środowisko oparte na PyBullet do nauki fizycznej inteligencji robotów Obecnie budujemy nasze środowisko symulacyjne Robora do nauki opartej na symulacjach, wykorzystując PyBullet, standardowy silnik fizyczny szeroko stosowany w badaniach i rozwoju robotyki napędzanej AI. Środowisko jest zoptymalizowane z wykorzystaniem algorytmów uczenia przyspieszanych przez GPU, co umożliwia szybkie uczenie przez naśladowanie oraz uczenie przez wzmocnienie w bezpiecznym i kontrolowanym wirtualnym otoczeniu przed wdrożeniem w rzeczywistości. Ta platforma symulacyjna pozwala naszym modelom uczyć się, dostosowywać i generalizować w różnych morfologiach robotów, typach terenu i celach zadań - wszystko to przed wdrożeniem w rzeczywistości. W swojej istocie system łączy wysokopoziomowy planista zasilany VLA z algorytmami niskopoziomowej kontroli ruchu, działając spójnie, aby wytwarzać emergentne, fizycznie inteligentne zachowania. Ta synergia między symulacją, uczeniem a transferem do rzeczywistego świata stanowi istotny krok naprzód w naszym dążeniu do adaptacyjnych i inteligentnych systemów robotycznych. Dzięki zaawansowanej randomizacji domeny i generacji danych syntetycznych, Środowisko Symulacyjne Robora zapewnia, że polityki trenowane w symulacji skutecznie przenoszą się na roboty rzeczywiste, minimalizując różnicę między symulacją a rzeczywistością. Co więcej, użytkownicy będą mogli testować i integrować swoje własne zestawy sprzętowe w wybranych środowiskach symulacyjnych w aplikacji Robora Dapp, zapewniając bezproblemową kompatybilność i bezpieczniejsze wdrożenie w rzeczywistości.