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v1.3.1

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ジム発点

ショ和警告ショ和
このプロジェクトはもはや積極的に維持されておらず、開発は停滞しています。開発を復活させるための現在のステータスと実用的な手順の詳細な説明については、＃430を参照してください。

説明

ジム発点は、補強学習研究のための再現可能なロボット環境を作成するためのフレームワークです。

これは、イグニッションガゼボシミュレーターとインターフェイスするための低レベルAPIを提供するシナリオプロジェクトに基づいています。デフォルトでは、RL環境は、シミュレーターの初期化やクラスの構造化のためにgym.Envインターフェイスを公開するための多くのボイラープレートコードを共有しています。ジムイニッションは、エンジニアリングではなく意思決定ロジックの開発に焦点を当てるのに役立つTaskとRuntime抽象化を提供します。モデル、物理学、およびタスクのドメインランダム化の実装を簡素化するためのランダム化剤が含まれています。また、ジムイニッションは、ロボット学/Idyntreeを悪用し、高レベルの機能を露出させることにより、固定ベースとフローティングベースのロボットの両方に互換性のある強力なダイナミクスアルゴリズムを提供します。

ジム発点は、使用できるようにすぐにすぐに使用できる環境を提供しません。むしろ、その目的は、それらの開発を単純化し、合理化することです。それにもかかわらず、説明のために、 gym_ignition_environmentsパッケージに標準的な例が含まれています。

プロジェクトの詳細については、ウェブサイトをご覧ください。

インストール

まず、シナリオのインストール手順に従ってください。
できれば仮想環境で、 pip install gym-ignition 。

貢献

GitHubディスカッションでホストされているコミュニティフォーラムにアクセスできます。コーディングスキルがなくても、ユーザーの質問に返信することは、貢献する素晴らしい方法です。アプリケーションでジム発点を使用し、それを披露したい場合は、ショーとテルセクションにアクセスしてください！ Gym Ingitionで作成された環境を宣伝できます。

プルリクエストは大歓迎です。

大きな変更については、最初にディスカッションを開いて、変更したいものを提案してください。

引用

 @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 }
}