研究者发布 SIMPLER 仿真环境集合，用于评估真实机器人操作策略

机器人操作策略正朝通用化方向推进，但真实环境评估难以规模化，也面临可复现性问题。研究团队将真实与仿真仿真在电脑里搭建虚拟世界来测试、训练机器人。成本低、速度快，但和真实世界总有差距。◆ 小白科普 · 现身环境之间的控制和视觉差异视为可靠仿真仿真在电脑里搭建虚拟世界来测试、训练机器人。成本低、速度快，但和真实世界总有差距。◆ 小白科普 · 现身评估的关键障碍，提出无需构建完整高保真数字孪生即可缓解这些差距的方法。

基于上述方法，团队构建了 SIMPLER，这是一组面向常见真实机器人配置的操作策略评估仿真仿真在电脑里搭建虚拟世界来测试、训练机器人。成本低、速度快，但和真实世界总有差距。◆ 小白科普 · 现身环境。研究者对操作策略开展仿真仿真在电脑里搭建虚拟世界来测试、训练机器人。成本低、速度快，但和真实世界总有差距。◆ 小白科普 · 现身与真实配对评估，结果显示策略在 SIMPLER 环境中的表现与真实世界表现具有较强相关性。研究还发现，SIMPLER 评估能够反映真实世界中的策略行为模式，例如策略对不同分布偏移的敏感性。

团队已将全部 SIMPLER 环境及创建新环境的工作流程开源开源把代码、数据集或硬件设计公开给所有人免费使用。机器人公司常用开源来换取开发者和科研生态的支持。◆ 小白科普 · 现身，以推动通用操作策略与仿真仿真在电脑里搭建虚拟世界来测试、训练机器人。成本低、速度快，但和真实世界总有差距。◆ 小白科普 · 现身评估框架研究，项目地址为 https://simpler-env.github.io。