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rl robotic grasping a2c a3c · fmarcantoni
Implementaciones de aprendizaje por refuerzo que incluyen el agarre robótico basado en la visión en PyBullet.
Descripción general
Implementaciones de aprendizaje por refuerzo que incluyen el agarre robótico basado en la visión en PyBullet.
Resumen del editor: "Iteración de políticas, REINFORCE, A2C y A3C para la toma de decisiones, control de LunarLander y agarre robótico basado en visión en PyBullet".
Utilice su repositorio para inspeccionar la implementación, la documentación y los flujos de trabajo compatibles. Este registro de directorio identifica al mantenedor, la licencia del código y los recursos relacionados; no afirma que el proyecto haya sido instalado o probado en su robot.
Información del proyecto
- mantenedor
- fmarcantoni
- idioma principal
- Python
- Licencia de código de repositorio
- No especificado
- Licencia de peso modelo
- No registrado
- Licencia de conjunto de datos
- No registrado
- Licencia de diseño de hardware
- No registrado
- Mantenimiento
- No archivado en los últimos metadatos registrados
- Último envío de repositorio observado
- 2026-05-13
Las licencias de código no cubren automáticamente los pesos de los modelos, los conjuntos de datos o los diseños de hardware. Los detalles de la licencia no registrada requieren confirmación con el editor.
Secciones de documentación
- RBE 577 Project 3: Reinforcement Learning Agents for Lunar Lander and KUKA
- Descripción general
- A2C Subproject
- Descripción general
- Key Features
- Code Structure
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