Robora Sim：一个基于PyBullet的机器人物理智能学习环境 我们目前正在构建我们的Robora仿真环境设置，以支持基于仿真的学习，利用PyBullet，这是一个在AI驱动的机器人研究和开发中广泛使用的行业标准物理引擎。该环境经过优化，采用GPU加速学习算法，使得在安全和受控的虚拟环境中实现高速模仿学习和强化学习成为可能，然后再部署到现实世界中。 这个仿真平台允许我们的模型在不同的机器人形态、地形类型和任务目标之间学习、适应和概括——所有这些都在部署到现实世界之前完成。 在其核心，系统结合了一个基于VLA的高层次规划器和低层次运动控制算法，协同工作以产生新兴的、具有物理智能的行为。仿真、学习和现实世界转移之间的这种协同作用标志着我们在追求自适应和智能机器人系统方面迈出了重要一步。 通过先进的领域随机化和合成数据生成，Robora仿真环境确保在仿真中训练的策略能够有效转移到现实世界的机器人上，最小化仿真到现实的差距。 此外，用户将能够在Robora Dapp中测试和集成他们自己的硬件套件于选定的仿真环境中，确保无缝兼容和更安全的现实世界实施。