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Fitnessstudio

Euen Warnung Euen
Dieses Projekt ist nicht mehr aktiv aufrechterhalten und die Entwicklung ist ins Stocken geraten. Für eine eingehende Beschreibung des aktuellen Status und der umsetzbaren Schritte zur Wiederbelebung der Entwicklung wenden Sie sich bitte an #430.

Beschreibung

Fitnessstudio-Anzeichnung ist ein Rahmen, um reproduzierbare Robotikumgebungen für die Forschung zur Verstärkung zu schaffen.

Es basiert auf dem Szenario-Projekt, das die APIs auf niedriger Ebene zur Schnittstelle mit dem Zündgavebo-Simulator bietet. Standardmäßig teilen die RL -Umgebungen viel Boilerplate -Code, z. B. zum Initialisieren des Simulators oder zur Strukturierung der Klassen, um das gym.Env aufzudecken. Fitnessstudio-Angaben liefert die Task und Runtime , mit denen Sie sich auf die Entwicklung der Entscheidungslogik und nicht auf das Engineering konzentrieren können. Es umfasst Randomizer, um die Implementierung der Domänen -Randomisierung von Modellen, Physik und Aufgaben zu vereinfachen. Die Gymnastikneuchte bietet auch leistungsstarke Dynamikalgorithmen, die sowohl mit fester Basis- als auch schwimmbasierter Roboter kompatibel sind, indem Robotologie/Idyntree ausnutzt und Funktionen auf hoher Ebene aufgedeckt werden.

Fitnessstudio-Angaben bieten keine außergewöhnlichen Umgebungen, die zur Verwendung bereit sind. Sein Ziel ist vielmehr darin, ihre Entwicklung zu vereinfachen und zu optimieren. Für veranschaulichende Zwecke enthält es jedoch kanonische Beispiele im Paket gym_ignition_environments .

Besuchen Sie die Website für weitere Informationen zum Projekt.

Installation

Befolgen Sie zunächst die Installationsanweisungen des Szenarios.
pip install gym-ignition , vorzugsweise in einer virtuellen Umgebung.

Beitragen

Sie können unser Community -Forum besuchen, das in Github -Diskussionen veranstaltet wird. Auch ohne Codierungsfähigkeiten ist die Beantwortung der Fragen des Benutzers eine großartige Möglichkeit, einen Beitrag zu leisten. Wenn Sie in Ihrer Bewerbung im Fitnessstudio-Anspruch verwenden und sie ausführen möchten, besuchen Sie den Abschnitt "Sendung"! Sie können dort Ihre Umgebungen bewerben, die mit Fitnessstudio-Angaben erstellt wurden.

Pull -Anfragen sind willkommen.

Für wichtige Änderungen öffnen Sie zuerst eine Diskussion, um vorzuschlagen, was Sie ändern möchten.

Zitat

 @INPROCEEDINGS { ferigo2020gymignition ,
    title = { Gym-Ignition: Reproducible Robotic Simulations for Reinforcement Learning } ,
    author = { D. {Ferigo} and S. {Traversaro} and G. {Metta} and D. {Pucci} } ,
    booktitle = { 2020 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII) } ,
    year = { 2020 } ,
    pages = { 885-890 } ,
    doi = { 10.1109/SII46433.2020.9025951 }
}