Robora Sim: Среда на основе PyBullet для обучения физическому интеллекту роботов В настоящее время мы создаем нашу среду симуляции Robora для обучения на основе симуляций, используя PyBullet, стандартный физический движок, широко используемый в исследованиях и разработках в области робототехники с применением ИИ. Среда оптимизирована с помощью алгоритмов обучения с ускорением на GPU, что позволяет проводить быстрое обучение подражанию и обучение с подкреплением в безопасной и контролируемой виртуальной среде перед отправкой в реальный мир. Эта платформа симуляции позволяет нашим моделям учиться, адаптироваться и обобщать информацию для различных морфологий роботов, типов местности и задач - все это до развертывания в реальном мире. В своей основе система сочетает в себе высокоуровневый планировщик на основе VLA с алгоритмами низкоуровневого управления движением, которые работают совместно для создания возникающих, физически интеллектуальных поведений. Эта синергия между симуляцией, обучением и переносом в реальный мир является важным шагом вперед в нашем стремлении к адаптивным и интеллектуальным роботизированным системам. Благодаря продвинутой рандомизации доменов и генерации синтетических данных, среда симуляции Robora обеспечивает эффективный перенос политик, обученных в симуляции, на реальные роботы, минимизируя разрыв между симуляцией и реальностью. Более того, пользователи смогут тестировать и интегрировать свои собственные аппаратные комплекты в выбранные симуляционные среды в Dapp Robora, обеспечивая бесшовную совместимость и более безопасную реализацию в реальном мире.