强化学习环境即服务

我们提供持久的、可学习的机器人环境，并由真实硬件、真实传感器和真实操作支持支持。 该服务专为超越原型的应用机器人团队而设计，其中 仅靠模拟不再捕获 生产中重要的故障模式、接触动力学和边缘情况。

我们所说的“环境”是什么意思

我们不提供模拟器。 在我们的背景下，强化学习环境是一个完全指定的、连续可操作系统的系统：物理机器人设置、明确定义的任务和成功标准、稳定的观察和行动空间、确定性的重置和初始化程序、连续的数据记录和评估信号，以及在重复试验和失败下的安全执行。

我们提供什么

持久的现实世界环境 — 每个环境日复一日地运行，支持数千个情节、在线或离线 RL、跨策略版本的回归测试以及长期性能跟踪。 我们负责硬件设置、校准、维护和操作安全。

学习就绪信号 — 联合状态、视觉 (RGB/RGB-D)、力和触觉反馈、明确的成功/失败/终止条件。 所有信号都是时间同步的，并且经过结构化处理，可以直接插入训练和评估管道。

大规模可控故障 — 我们的环境可以安全地执行失败的抓取、滑倒、碰撞和恢复尝试。 故障轨迹是一流的数据，揭示了模拟器一直忽略的边缘情况。

生产环境示例

接触丰富的操纵 — 在摩擦变化下抓取、触觉感知插入、滑动检测和恢复。 纯粹在模拟中训练的策略通常会过度拟合理想的接触； 真实的触觉和力反馈可以尽早暴露故障模式。

远程操作引导强化学习 — 人机交互演示，用于初始化策略、在线或离线 RL 微调、部署过程中的持续数据集扩展。

回归和基准环境 — 固定的任务定义、可重复的重置、版本控制的评估指标。

为什么不只是模拟？

模拟是必要的，但并不完整。 当团队遇到无法转移的联系动态、掌握 sim 中不可见的稳定性问题、通过基准但部署失败的策略以及特定于硬件的边缘情况时，他们会来找我们。 我们的环境中，模拟不再具有预测性。