Robora Sim: Un ambiente potenziato da PyBullet per l'apprendimento dell'intelligenza fisica robotica Stiamo attualmente costruendo il nostro ambiente di simulazione Robora per il nostro apprendimento basato sulla simulazione, sfruttando PyBullet, un motore fisico standard del settore ampiamente utilizzato nella ricerca e nello sviluppo di robotica guidata dall'AI. L'ambiente è ottimizzato con algoritmi di apprendimento accelerati da GPU, che consentono un apprendimento per imitazione e un apprendimento per rinforzo ad alta velocità all'interno di un setup virtuale sicuro e controllato prima di essere trasferito nel mondo reale. Questa piattaforma di simulazione consente ai nostri modelli di apprendere, adattarsi e generalizzare attraverso diverse morfologie robotiche, tipi di terreno e obiettivi di compito - tutto prima del dispiegamento nel mondo reale. Al suo interno, il sistema combina un pianificatore di alto livello alimentato da VLA con algoritmi di controllo del movimento di basso livello, lavorando in modo coeso per produrre comportamenti emergenti e fisicamente intelligenti. Questa sinergia tra simulazione, apprendimento e trasferimento nel mondo reale segna un importante passo avanti nella nostra ricerca di sistemi robotici adattivi e intelligenti. Attraverso una randomizzazione avanzata del dominio e generazione di dati sintetici, l'Ambiente di Simulazione Robora garantisce che le politiche addestrate in simulazione si trasferiscano efficacemente ai robot del mondo reale, minimizzando il divario sim-to-real. Inoltre, gli utenti potranno testare e integrare i propri kit hardware all'interno di ambienti di simulazione selezionati nell'app Robora, garantendo compatibilità senza soluzione di continuità e un'implementazione più sicura nel mondo reale.