SimuRLacra:随机模拟中的强化学习

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文件名称：SimuRLacra:随机模拟中的强化学习
文件大小：73.65MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-31 21:04:26
domain-adaptation sim2real domain-randomization model-free-rl Python 概述 SimuRLacra（由Pyrado和RcsPySim两个模块组成）是一个Python / C ++框架，用于从随机物理学模拟中进行强化学习。 重点是机器人技术任务，其中大部分是连续控制的。 它具有以独立Python （无需许可证）编写的可随机模拟，以及由物理引擎Bullet （无需许可证）， Vortex （需要许可证）或MuJoCo （需要许可证）驱动的仿真。 优点 通过包装器对环境进行出色的模块化处理。 其背后的关键思想是能够快速修改和随机化所有可用的仿真环境。 此外，SimuRLacra包含独特的环境，这些环境可以完全在Python中运行，或者允许您在Bullet或Vortex（需要许可证）物理引擎之间进行切换。 基于PyTorch模块的C ++策略导出。 由于Policy类是PyTorch的nn.Module的子类，因此您可以将通过Python学习的神经网络策略移植到C