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RLBench
Eine Aufgabensuite zur Bewertung des Roboterlernens mit visuellen Beobachtungen.
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Forschen und Lernen / Open Source
catalyst-rl-tutorial · arrival-ltd
Verwendung von Catalyst.RL zum Trainieren eines Roboters für das Einsetzen von Stiften in Löcher in der Simulation.
Übersicht
Verwendung von Catalyst.RL zum Trainieren eines Roboters für das Einsetzen von Stiften in Löcher in der Simulation.
Nutzen Sie die Quelle, um Roboterkonzepte, Beispiele und Referenzen zu erkunden. Das Quellenmaterial kann historisch sein; Überprüfen Sie die entsprechende Version und den Kontext.
Projektinformationen
- Betreuer
- arrival-ltd
- Primärsprache
- Python
- Repository-Code-Lizenz
- MIT
- Modellgewichtslizenz
- Nicht aufgezeichnet
- Datensatzlizenz
- Nicht aufgezeichnet
- Hardware-Design-Lizenz
- Nicht aufgezeichnet
- Wartung
- Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
- Letzter beobachteter Repository-Push
- 2020-09-23
Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.
Dokumentationsabschnitte
- Robotic Assembly using Deep Reinforcement Learning
- Introduction
- Setup
- -------------- all methods above are required for any Gym environment, everything below is env-specific --------------
- A brief summary of the `CoppeliaSimEnvWrapper` in `src/env.py`
- Defining the RL algorithm
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