Robora Sim: середовище на базі PyBullet для навчання фізичному інтелекту роботів Зараз ми створюємо наше симуляційне середовище Robora для навчання на основі симулятора, використовуючи PyBullet, стандартний фізичний двигун, який широко використовується в дослідженнях і розробках робототехніки на основі штучного інтелекту. Середовище оптимізовано за допомогою алгоритмів навчання, прискорених графічним процесором, що забезпечує високошвидкісне навчання з імітацією та навчанням з підкріпленням у безпечній та контрольованій віртуальній установці перед відправкою в реальний світ. Ця симуляційна платформа дозволяє нашим моделям вивчати, адаптувати та узагальнювати різні морфології роботів, типи місцевості та цілі завдань – і все це перед розгортанням у реальному світі. За своєю суттю система поєднує в собі високорівневий планувальник на основі VLA з низькорівневими алгоритмами управління рухом, які працюють злагоджено для створення емерджентних, фізично розумних моделей поведінки. Ця синергія між симуляцією, навчанням і передачею в реальному світі знаменує собою важливий крок вперед у нашому прагненні до адаптивних та інтелектуальних роботизованих систем. Завдяки вдосконаленій рандомізації доменів і генерації синтетичних даних, середовище моделювання Robora гарантує, що політики, навчені моделюванню, ефективно переходять на реальних роботів, мінімізуючи розрив між симуляцією та реальністю. Крім того, користувачі зможуть тестувати та інтегрувати власні апаратні комплекти у вибрані середовища моделювання в Robora Dapp, забезпечуючи безперебійну сумісність та безпечнішу реалізацію в реальному світі.