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RLBench
Um conjunto de tarefas para avaliar a aprendizagem de robôs com observações visuais.
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Pesquisa e aprendizagem / Código aberto
catalyst-rl-tutorial · arrival-ltd
Usando Catalyst.RL para treinar um robô para realizar inserção peg-in-hole em simulação.
Visão geral
Usando Catalyst.RL para treinar um robô para realizar inserção peg-in-hole em simulação.
Use a fonte para explorar conceitos, exemplos e referências de robótica. O material de origem pode ser histórico; verifique a versão e o contexto aplicáveis.
Informações do projeto
- Mantenedor
- arrival-ltd
- Idioma principal
- Python
- Licença de código de repositório
- MIT
- Licença de peso de modelo
- Não registrado
- Licença de conjunto de dados
- Não registrado
- Licença de design de hardware
- Não registrado
- Manutenção
- Não arquivado nos últimos metadados registrados
- Último push de repositório observado
- 2020-09-23
As licenças de código não cobrem automaticamente pesos de modelos, conjuntos de dados ou designs de hardware. Detalhes de licença não registrados requerem confirmação com o editor.
Seções de documentação
- 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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