Robora Sim: Lingkungan Bertenaga PyBullet untuk Mempelajari Kecerdasan Fisik Robot Saat ini kami sedang membangun pengaturan lingkungan simulasi Robora untuk pembelajaran berbasis sim kami, memanfaatkan PyBullet, mesin fisika standar industri yang banyak digunakan dalam penelitian dan pengembangan robotika berbasis AI. Lingkungan dioptimalkan dengan algoritme pembelajaran yang dipercepat GPU, memungkinkan pembelajaran imitasi berkecepatan tinggi dan pembelajaran penguatan dalam pengaturan virtual yang aman dan terkontrol sebelum dikirim ke dunia nyata. Platform simulasi ini memungkinkan model kami untuk belajar, beradaptasi, dan menggeneralisasi di berbagai morfologi robot, jenis medan, dan tujuan tugas - semuanya sebelum penerapan ke dunia nyata. Pada intinya, sistem ini menggabungkan perencana tingkat tinggi bertenaga VLA dengan algoritme kontrol gerak tingkat rendah, bekerja secara kohesif untuk menghasilkan perilaku yang cerdas secara fisik. Sinergi antara simulasi, pembelajaran, dan transfer dunia nyata ini menandai langkah maju besar dalam mengejar sistem robot adaptif dan cerdas. Melalui pengacakan domain tingkat lanjut dan pembuatan data sintetis, Lingkungan Simulasi Robora memastikan bahwa kebijakan yang dilatih dalam simulasi mentransfer secara efektif ke robot dunia nyata, meminimalkan kesenjangan sim-ke-nyata. Selain itu, pengguna akan dapat menguji dan mengintegrasikan kit perangkat keras mereka sendiri dalam lingkungan simulasi yang dipilih di Robora Dapp, memastikan kompatibilitas yang mulus dan implementasi dunia nyata yang lebih aman.