Robora Sim: ロボットの物理知能を学習するための PyBullet を利用した環境 現在、AI駆動型ロボットの研究開発で広く使用されている業界標準の物理エンジンであるPyBulletを活用して、シムベースの学習用のRoboraシミュレーション環境セットアップを構築しています。この環境はGPUアクセラレーション学習アルゴリズムで最適化されており、現実世界に出荷する前に、安全で制御された仮想セットアップ内で高速模倣学習と強化学習を可能にします。 このシミュレーションプラットフォームにより、当社のモデルは、現実世界に展開する前に、さまざまなロボットの形態、地形タイプ、タスクの目的を学習、適応、一般化することができます。 このシステムの中核は、VLA を利用した高レベルのプランナーと低レベルのモーション コントロール アルゴリズムを組み合わせて、まとまりを持って動作して、物理的にインテリジェントな新たな動作を生成します。シミュレーション、学習、現実世界の転送の間のこの相乗効果は、適応型でインテリジェントなロボット システムの追求における大きな前進を示しています。 Robora Simulation Environment は、高度なドメインのランダム化と合成データ生成を通じて、シミュレーションでトレーニングされたポリシーが現実世界のロボットに効果的に転送され、シムとリアルのギャップが最小限に抑えられるようにします。 さらに、ユーザーは Robora Dapp の選択されたシミュレーション環境内で独自のハードウェア キットをテストおよび統合できるため、シームレスな互換性とより安全な現実世界の実装が保証されます。