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Una suite di attività per valutare l'apprendimento dei robot con osservazioni visive.
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catalyst-rl-tutorial · arrival-ltd
Utilizzo di Catalyst.RL per addestrare un robot a eseguire l'inserimento di peg-in-hole nella simulazione.
Panoramica
Utilizzo di Catalyst.RL per addestrare un robot a eseguire l'inserimento di peg-in-hole nella simulazione.
Utilizza la fonte per esplorare concetti, esempi e riferimenti sulla robotica. Il materiale originale può essere storico; verificare la versione e il contesto applicabili.
Informazioni sul progetto
- Manutentore
- arrival-ltd
- Lingua primaria
- Python
- Licenza del codice del repository
- MIT
- Licenza in base al peso del modello
- Non registrato
- Licenza del set di dati
- Non registrato
- Licenza di progettazione hardware
- Non registrato
- Manutenzione
- Non archiviato negli ultimi metadati registrati
- Ultimo push del repository osservato
- 2020-09-23
Le licenze del codice non coprono automaticamente i pesi dei modelli, i set di dati o le progettazioni hardware. I dettagli della licenza non registrati richiedono la conferma con l'editore.
Sezioni di documentazione
- 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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