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

Oprogramowanie / Badania

ur-reaching-reinforcement-learning · Geonhee-LEE

Uczenie się ze wzmocnieniem przy użyciu rlkit, UR5, chwytaka Robotiq w systemie ROS (system operacyjny robota)

middleware
Repozytorium wydawcy ↗
ur-reaching-reinforcement-learning · Geonhee-LEE zrzut ekranu strony zasobów
Zrzut ekranu zasobów · przechwycony 2026-10-10 · wizualnie sprawdzone

Przegląd

Uczenie się ze wzmocnieniem przy użyciu rlkit, UR5, chwytaka Robotiq w systemie ROS (system operacyjny robota)

Sprawdź instrukcje instalacji, obsługiwane wersje, przykłady i interfejsy w źródle. Katalog ten nie zawiera informacji, że oprogramowanie zostało zainstalowane lub przetestowane na Twoim robocie.

Informacje o projekcie

Konserwator
Geonhee-LEE
Język podstawowy
Python
Licencja na kod repozytorium
Nie określono
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
2021-06-23

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

Sekcje dokumentacji

  • Object tracking video using Reinforcement learning
  • How to launch original env
  • Conveyer GAZEBO env
  • How to launch REINFORCE algorithm
  • How to launch PPO+GAE algorithm
  • How to use the RLkit

Przeglądaj kategorie tego zasobu

Oprogramowanie / Oprogramowanie pośredniczące i komunikacja ↗

Przeglądaj powiązane kolekcje

Przeglądaj Oprogramowanie →

Więcej w Oprogramowanie