Software / Onderzoek

rl robotic grasping a2c a3c · fmarcantoni

Implementatie van versterkend leren, inclusief op visie gebaseerd robotgrijpen in PyBullet.

a2ca3cactor-critic-modelpolicy-gradientspybullet
Uitgeversrepository ↗
rl robotic grasping a2c a3c · fmarcantoni screenshot van de bronpagina
Schermafbeelding van bron · vastgelegd 2026-10-08 · visueel beoordeeld

Overzicht

Implementatie van versterkend leren, inclusief op visie gebaseerd robotgrijpen in PyBullet.

Samenvatting van de uitgever: "Beleidsiteratie, REINFORCE, A2C en A3C voor besluitvorming, LunarLander-controle en op visie gebaseerd robotgrijpen in PyBullet."

Gebruik de repository om de implementatie, documentatie en ondersteunde workflows te inspecteren. Dit directoryrecord identificeert de onderhouder, de codelicentie en gerelateerde bronnen; er wordt niet beweerd dat het project op uw robot is geïnstalleerd of getest.

Projectinformatie

Onderhouder
fmarcantoni
Primaire taal
Python
Licentie voor repositorycode
Niet gespecificeerd
Modelgewicht licentie
Niet opgenomen
Dataset-licentie
Niet opgenomen
Hardware-ontwerplicentie
Niet opgenomen
Onderhoud
Niet gearchiveerd in de laatst opgenomen metadata
Laatst waargenomen opslagplaatspush
2026-05-13

Codelicenties hebben niet automatisch betrekking op modelgewichten, datasets of hardwareontwerpen. Voor niet-opgenomen licentiegegevens is bevestiging door de uitgever vereist.

Documentatie secties

  • RBE 577 Project 3: Reinforcement Learning Agents for Lunar Lander and KUKA
  • Overzicht
  • A2C Subproject
  • Overzicht
  • Key Features
  • Code Structure

Blader door de categorieën van deze bron

Ontdek gerelateerde collecties

Blader Software →