Robora Sim: Um ambiente alimentado por PyBullet para aprender inteligência física robótica No momento, estamos construindo nossa configuração de ambiente de simulação Robora para nosso aprendizado baseado em simulação, aproveitando o PyBullet, um mecanismo de física padrão do setor amplamente usado em pesquisa e desenvolvimento de robótica orientada por IA. O ambiente é otimizado com algoritmos de aprendizado acelerados por GPU, permitindo aprendizado de imitação de alta velocidade e aprendizado por reforço em uma configuração virtual segura e controlada antes de ser enviado para o mundo real. Essa plataforma de simulação permite que nossos modelos aprendam, se adaptem e generalizem em diferentes morfologias de robôs, tipos de terreno e objetivos de tarefas - tudo antes da implantação no mundo real. Em sua essência, o sistema combina um planejador de alto nível alimentado por VLA com algoritmos de controle de movimento de baixo nível, trabalhando de forma coesa para produzir comportamentos emergentes e fisicamente inteligentes. Essa sinergia entre simulação, aprendizado e transferência do mundo real marca um grande passo em nossa busca por sistemas robóticos adaptativos e inteligentes. Por meio de randomização avançada de domínio e geração de dados sintéticos, o Robora Simulation Environment garante que as políticas treinadas em simulação sejam transferidas de forma eficaz para robôs do mundo real, minimizando a lacuna entre o simulador e o real. Além disso, os usuários poderão testar e integrar seus próprios kits de hardware em ambientes de simulação selecionados no Robora Dapp, garantindo compatibilidade perfeita e implementação mais segura no mundo real.