Téléchargement gym ignition - Téléchargement du code source gym ignition

gym ignition

Autre code source

v1.3.1

Télécharger

gym

️ Avertissement ️
Ce projet n'est plus activement maintenu et le développement a bloqué. Pour une description approfondie de l'état actuel et des étapes exploitables pour relancer le développement, veuillez consulter # 430.

Description

L'ingnition de gym est un cadre pour créer des environnements de robotique reproductibles pour la recherche d'apprentissage par renforcement.

Il est basé sur le projet de scénario qui fournit les API de bas niveau à interface avec le simulateur de gazebo d'allumage. Par défaut, les environnements RL partagent beaucoup de code passe-partout, par exemple pour initialiser le simulateur ou structurer les classes pour exposer l'interface gym.Env . L'Ingnition gymnologique fournit les abstractions Task et Runtime qui vous aident à vous concentrer sur le développement de la logique de prise de décision plutôt que sur l'ingénierie. Il comprend des randomzer pour simplifier la mise en œuvre de la randomisation de domaine des modèles, de la physique et des tâches. Gym-Ingnition fournit également des algorithmes de dynamique puissants compatibles avec les robots à base fixe et à base flottante en exploitant la robotologie / iDyntree et en exposant des fonctionnalités de haut niveau.

L'ingnition de gym ne fournit pas des environnements prêts à l'emploi prêts à être utilisés. Son objectif est plutôt de simplifier et de rationaliser leur développement. Néanmoins, à des fins illustratives, il comprend des exemples canoniques dans le package gym_ignition_environments .

Visitez le site Web pour plus d'informations sur le projet.

Installation

Tout d'abord, suivez les instructions d'installation du scénario.
pip install gym-ignition , de préférence dans un environnement virtuel.

Contributif

Vous pouvez visiter notre forum communautaire organisé dans les discussions GitHub. Même sans les compétences de codage, répondre aux questions de l'utilisateur est un excellent moyen de contribuer. Si vous utilisez un gym-ingnition dans votre candidature et que vous souhaitez le montrer, visitez la section Show and Tell! Vous pouvez y faire de la publicité créé par vos environnements avec un gymnase.

Les demandes de traction sont les bienvenues.

Pour les changements majeurs, veuillez d'abord ouvrir une discussion pour proposer ce que vous souhaitez changer.

Citation

 @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 }
}