Sim-to-Real深度强化学习四足机器人敏捷行走
Sim-to-Real 的学习策略其实挺酷的，简单来说，就是先在虚拟环境中让机器人学会某个技能，再把它迁移到真实世界。像四足机器人这样的挑战性项目适合用这套方法。你可以通过的 sim2real_code 代码库，让机器人在模拟环境中学会敏捷行走，通过一些迁移技术让它也能在真实环境中跑起来。虽然四足机器人的行走不算简单，但这套策略通过精确的模拟和深度强化学习，还是能让它成功适应复杂的地形和环境。至于代码库里的一些细节，比如使用PyBullet模拟器、深度强化学习算法、策略网络等，都能你快速上手。，如果你对四足机器人或者模拟到现实的迁移技术有兴趣，试试看这套代码库吧，蛮适合做实验和测试的。
文件大小：250.86KB
评论区