Как обучают роботов: симуляторы, синтетика и открытые библиотеки

Все шесть инструментов бесплатны. Четыре первых открыты под Apache 2.0 и скачиваются без ограничений по стране, поэтому стоят выше. Isaac Sim тоже бесплатен, но по каталогу официально не поддерживает Россию, а для распространения Omniverse Kit в своем продукте нужна подписка Omniverse Enterprise.

Обычная связка для учебного или исследовательского проекта: MuJoCo или Gazebo для симуляции, ROS 2 для управления, LeRobot для обучения модели на записях. Isaac Sim и Cosmos нужны, когда требуется фотореалистичная картинка и много синтетических данныхсинтетические данные Синтетические данные это примеры, которые создала программа или нейросеть, а не собрали из реальной жизни: тексты, таблицы и картинки для обучения и проверки моделей. Подробнее в словаре.

MuJoCo от Google DeepMind моделирует контакты тел и суставы, поэтому на нем учат шагать, балансировать и брать предметы. 14 октября 2026 года вышла версия 3.16.0, а репозиторий на GitHub к 16 октября 2026 собрал более 15 700 звезд. NVIDIA, Google DeepMind и Disney Research разрабатывают открытый физический движок Newton, а MuJoCo-Warp должен ускорить задачи машинного обучениямашинное обучение Машинное обучение (machine learning, ML) это раздел ИИ, в котором программа находит правила в данных сама, а не получает их готовыми от разработчика. Подробнее в словаре роботов больше чем в 70 раз.

Gazebo от Open Robotics подходит для мобильных роботов: склад, территория, лидары и камеры. Версия Gazebo Jetty вышла в сентябре 2025 года с долгосрочной поддержкой до мая 2031 года.

Isaac Sim и Isaac Lab от NVIDIA дают фотореалистичную сцену и обучение тысяч копий робота параллельно на видеокарте. 16 сентября 2026 года вышла ранняя версия Isaac Lab 3.0, где часть сценариев обучения работает без установки Isaac Sim, общий выпуск запланирован на конец октября 2026 года. Обучение в симуляторе часто идет методом проб и ошибок, он описан в статье словаря об обучении с подкреплением.

Записи с настоящего робота дорогие: нужен робот, оператор и площадка. Симулятор дает синтетические данные: тысячи повторов задачи с разным светом, предметами и помехами.

18 марта 2025 года NVIDIA сообщила, что за 11 часов сгенерировала 780 000 синтетических траекторий для модели GR00T N1, это 6 500 часов показов человека. Смесь синтетики и реальных данных дала +40% к результату.

6 января 2025 года NVIDIA выпустила Cosmos, открытые моделимодель с открытыми весами Модель с открытыми весами (open-weights model) это нейросеть, файлы параметров которой можно скачать и запустить на своем оборудовании. Подробнее в словаре мира для обучения роботов и беспилотников на синтетических данных. Среди первых пользователей 1X, Agility, Figure AI, Uber и XPENG. 1 июня 2026 года вышло семейство Cosmos 3 под лицензией OpenMDW-1.1, старшая модель содержит 64 млрд параметров.

Главная трудность называется разрывом между симуляцией и реальностью: в симуляторе трение, свет и вес предметов идеальны, а на участке нет. Поэтому параметры сцены меняют случайным образом, чтобы модель не привыкла к одной картинке, а синтетику смешивают с реальными записями.

Реальные записи все равно нужны. Open X-Embodiment от Google DeepMind и лабораторий-партнеров собрал данные с 22 типов роботов, больше 1 млн эпизодов и 500 навыков: модель RT-1-X на нем в среднем на 50% успешнее исходных методов. Что такое синтетика и где ее пределы, объясняет словарь.

ROS 2 не операционная система в привычном смысле, а набор программ поверх Linux, через который датчики, моторы, навигация и модели обмениваются сообщениями. Основные пакеты открыты под Apache 2.0.

22 мая 2026 года вышел ROS 2 Lyrical Luth, двенадцатый выпуск ROS 2 с долгосрочной поддержкой до мая 2031 года. Для учебного проекта берите выпуск с долгосрочной поддержкой: под него выходят драйверы и примеры.

Производители промышленных роботов тоже идут в ROS 2: FANUC в марте 2026 года выпустила официальный драйвер ROS 2 для своих роботов. Это значит, что навыки, полученные на учебном стенде, пригодятся и на заводе.

Симуляторы подключаются к ROS 2 напрямую: одна и та же программа управляет и виртуальным роботом в Gazebo или Isaac Sim, и настоящим. Так ошибку в логике ловят в симуляции, а не на дорогом оборудовании.

LeRobot от Hugging Face это открытая библиотека для обучения роботов на записях: записать демонстрации, обучить модель, запустить ее на руке. На 16 октября 2026 репозиторий собрал более 28 000 звезд, версия 0.6.1 вышла 3 августа 2026 года.

Открытая рука SO-101 в апреле 2025 года, по данным Gigazine, стоила около 100-130 $ в деталях и 240 $ готовым набором. По спецификации официального репозитория на 16 октября 2026 детали для пары рук (ведущая и ведомая) стоят 229,88 $, одна ведомая рука 121,94 $, без деталей, напечатанных на 3D-принтере.

Ведущую руку двигает человек, ведомая повторяет движения, а LeRobot записывает пары «картинка и движение». На таких записях дообучают модели вроде SmolVLA или π0, разбор которых есть на странице о моделях для роботов.

Шаг первый: поставить ROS 2 с долгосрочной поддержкой и пройти базовые примеры с симуляцией в Gazebo. Это даст понимание, как устроен робот как система.

Шаг второй: обучить простую политику движения в MuJoCo, например удержание баланса или захват кубика. Здесь видно, как работает обучение методом проб и ошибок и сколько попыток нужно модели.

Шаг третий: собрать руку SO-101, записать в LeRobot несколько десятков демонстраций одной задачи и дообучить на них открытую модель. Сравните долю успешных попыток до и после дообучениядообучение Дообучение это настройка уже обученной модели на ваших примерах, чтобы она точнее выполняла конкретную задачу или писала в нужном стиле. Подробнее в словаре.

На каждом шаге ведите журнал: версия модели, число демонстраций, условия сцены, доля успешных попыток. По нему видно, что дало результат: новые записи, синтетика или другая модель, и проект можно повторить через месяц.

Курсы и программы, где этому учат с нуля, собраны на странице о курсах робототехники и ИИ.