OpenAI Gym and Gazebo測試機器人RL算法？

如果我想研究機器人的RL算法，我應該如何使用Gazebo 和 OpenAI Gym來測試，訓練和測試算法？我是否應該從OpenAI Gym開始，並將具有良好分數的算法帶入Gazebo環境以用於真實世界的場景？OpenAI Gym and Gazebo測試機器人RL算法？

來源

2017-03-27 shivangg

爲什麼不是兩個？ ;-) [將OpenAI Gym擴展爲機器人：使用ROS和Gazebo進行強化學習的工具包]（https://arxiv.org/pdf/1608.05742.pdf） –

@TokeFaurby This pdf is what that made me question this question。如果兩者都可以組合使用，那麼RL算法是否應該先在OpenAI Gym上進行測試，然後在Gazebo上進行高分測試？還是有更好的方法？[這也是我最初的問題，但建議的編輯使其探索其他可能性] – shivangg

歡迎！我正在研究一個類似的項目。我將開始實施[深度強化學習的持續控制]（https://arxiv.org/abs/1509.02971）DeepMind論文（使用OpenAI健身房）。一旦你有這個工作，我會轉移到Gazebo。 PS請將所有相關信息添加到OP中（即您應該提及該文件，這會使幫助變得更容易） –

因素採摘時的框架內

工作需要多少時間需要起牀，不管你選擇要加快考慮？
環境中的性能能否可靠地預測實際機器人的性能？
需要多少錢？

如果您希望您的方法最終適用於實際的機器人，您應該在密切模擬您的目標環境和平臺的環境中進行測試。 OpenAI體育館的first party robot simulation environments使用MuJuCo，這不是免費的。此外，這些模擬對於玩具控制設置比實際的機器人問題更多。你可以更好地編寫ROS節點並在Gazebo中模擬你的問題。你也可以看看Erle Robotics的gym-gazebo這個工具，它可以讓你在健身房和ROS之間架起一座橋。

來源

2017-03-27 15:47:05

OpenAI Gym and Gazebo測試機器人RL算法？

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