Описание
Проект направлен на создание комплексных методов для генерации трёхмерных сцен, автоматического построения синтетических датасетов и валидации поведения интеллектуальных агентов в физически достоверных симуляционных средах. Особое внимание уделяется адаптации и масштабируемости этих методов под различные классы задач, роботов и типов среды. Результаты проекта позволят ускорить обучение и тестирование агентов, снизить зависимость от дорогостоящего реального сбора данных и повысить надёжность решений при переносе в реальный мир.

Задачи исследования

• Разработка метода генерации трёхмерных сцен из заданных доменов (например, складские или офисные помещения) с обеспечением физической достоверности
• Автоматизированное создание синтетических обучающих выборок, адаптированных под типы задач, роботов и объектов, определённых пользователем
• Разработка метода валидации интеллектуальных агентов, обеспечивающего сопоставимость поведения в реальной и симулированной среде (решение задачи real2sim)
• Интеграция всех компонентов в единую платформу сбора и анализа данных