b:botstest.
PL
English简体中文DeutschFrançaisEspañolItalianoPortuguêsNederlandsSvenskaPolski
Prześlij zasób ↗

Oprogramowanie / Otwarte źródło

gz drl · amaldevh

Powtarzalne eksperymenty polegające na uczeniu się przez wzmacnianie w Gazebo.

aerial-roboticsdeep-reinforcement-learninggazeboreinforcement-learningreproducibility
Repozytorium wydawcy ↗
gz drl · amaldevh zrzut ekranu strony zasobów
Zrzut ekranu zasobów · przechwycony 2026-10-08 · wizualnie sprawdzone

Przegląd

Powtarzalne eksperymenty polegające na uczeniu się przez wzmacnianie w Gazebo.

Podsumowanie wydawcy: „Powtarzalne i skalowalne RL w altanie”

Skorzystaj z jego repozytorium, aby sprawdzić wdrożenie, dokumentację i obsługiwane przepływy pracy. Ten zapis katalogu identyfikuje opiekuna, licencję na kod i powiązane zasoby; nie twierdzi, że projekt został zainstalowany lub przetestowany na Twoim robocie.

Informacje o projekcie

Konserwator
amaldevh
Język podstawowy
C++
Licencja na kod repozytorium
MIT
Licencja na wagę modelu
Nie nagrano
Licencja na zbiór danych
Nie nagrano
Licencja na projektowanie sprzętu
Nie nagrano
Konserwacja
Nie zarchiwizowane w ostatnio zarejestrowanych metadanych
Ostatnio zaobserwowane wypchnięcie repozytorium
2026-09-16

Licencje na kod nie obejmują automatycznie wag modeli, zbiorów danych ani projektów sprzętu. Niezarejestrowane szczegóły licencji wymagają potwierdzenia u wydawcy.

Sekcje dokumentacji

  • GzDRL: Reproducible and Scalable Deep Reinforcement Learning with Gazebo
  • Getting started
  • Requirements
  • Buduj
  • Run an example
  • Przegląd

Przeglądaj kategorie tego zasobu

Oprogramowanie / Symulacja i fizyka ↗

Przeglądaj powiązane kolekcje

Symulacja robota ↗

Więcej w Oprogramowanie