Robora Sim: Robotik Fiziksel Zekayı Öğrenmek için PyBullet Destekli Bir Ortam Şu anda simülasyon tabanlı öğrenmemiz için Robora simülasyon ortamı kurulumumuzu oluşturuyoruz ve yapay zeka destekli robotik araştırma ve geliştirmede yaygın olarak kullanılan endüstri standardı bir fizik motoru olan PyBullet'ten yararlanıyoruz. Ortam, GPU hızlandırmalı öğrenme algoritmalarıyla optimize edilmiştir ve gerçek dünyaya gönderilmeden önce güvenli ve kontrollü bir sanal kurulum içinde yüksek hızlı taklit öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme sağlar. Bu simülasyon platformu, modellerimizin gerçek dünyaya dağıtılmadan önce farklı robot morfolojileri, arazi türleri ve görev hedefleri arasında öğrenmesine, uyum sağlamasına ve genelleme yapmasına olanak tanır. Sistem, özünde, VLA destekli yüksek seviyeli bir planlayıcıyı düşük seviyeli hareket kontrol algoritmalarıyla birleştirerek, ortaya çıkan, fiziksel olarak akıllı davranışlar üretmek için uyumlu bir şekilde çalışır. Simülasyon, öğrenme ve gerçek dünya aktarımı arasındaki bu sinerji, uyarlanabilir ve akıllı robotik sistemler arayışımızda ileriye doğru atılmış büyük bir adıma işaret ediyor. Robora Simülasyon Ortamı, gelişmiş alan rastgeleleştirme ve sentetik veri üretimi yoluyla, simülasyon konusunda eğitilen politikaların gerçek dünyadaki robotlara etkili bir şekilde aktarılmasını sağlayarak simülasyon arasındaki boşluğu en aza indirir. Üstelik kullanıcılar, Robora Dapp'teki seçilen simülasyon ortamlarında kendi donanım kitlerini test edip entegre edebilecek, böylece kusursuz uyumluluk ve gerçek dünyada daha güvenli uygulama sağlanacak.