Multi-robot leren krijgt een serieuze boost! 📚 Onderzoekers hebben Isaac Lab uitgebreid om heterogene multi-agent robotbeleid op grote schaal te trainen. Het nieuwe framework ondersteunt hoge-resolutie fysica, GPU-versnelde simulatie, en zowel homogene als heterogene agenten die samenwerken aan coördinatietaken. Ze hebben verschillende benaderingen (MAPPO: Multi-Agent Proximal Policy Optimization en HAPPO: Heterogeneous Agent PPO) getest in zes uitdagende scenario's en aangetoond dat grootschalige multi-robot training niet alleen haalbaar, maar ook efficiënt is. Het is een belangrijke stap voor samenwerking van robots in de echte wereld, waar teams van robots moeten coördineren, taken moeten splitsen, rollen moeten aanpassen en dynamisch moeten interageren, en niet alleen als identieke klonen moeten opereren. De code is open-source, en het brengt Isaac Lab dichter bij wat robotica echt nodig heeft: schaalbare, fysica-gedreven omgevingen waar veel verschillende robots samen kunnen leren werken. Hier is de projectpagina: ~~ ♻️ Meld je aan voor de wekelijkse robotica-nieuwsbrief, en mis nooit meer nieuws →