Robora Sim：一個基於 PyBullet 的學習機器人物理智能的環境 我們目前正在建立我們的 Robora 模擬環境設置，以進行基於模擬的學習，利用 PyBullet，這是一個在 AI 驅動的機器人研究和開發中廣泛使用的行業標準物理引擎。該環境經過優化，配備 GPU 加速的學習算法，使得在安全和受控的虛擬設置中進行高速模仿學習和強化學習成為可能，然後再運送到現實世界。 這個模擬平台允許我們的模型在不同的機器人形態、地形類型和任務目標之間學習、適應和概括——所有這些都在部署到現實世界之前。 在其核心，該系統結合了 VLA 驅動的高級規劃器和低級運動控制算法，協同工作以產生新興的、具有物理智能的行為。模擬、學習和現實世界轉移之間的這種協同作用標誌著我們在追求自適應和智能機器人系統方面邁出了重要的一步。 通過先進的領域隨機化和合成數據生成，Robora 模擬環境確保在模擬中訓練的策略能有效轉移到現實世界的機器人，最小化模擬到現實的差距。 此外，用戶將能夠在 Robora Dapp 中的選定模擬環境中測試和整合他們自己的硬體套件，確保無縫兼容和更安全的現實世界實施。