Advertisement

Gym-USV：无人水面航行器的OpenAI训练环境

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Gym-USV是一款专为无人水面航行器设计的开源人工智能训练平台，旨在提供一个标准化、模块化的模拟环境，支持开发者进行自主导航与控制算法的研发和测试。 在健身房环境中进行USV（无人水面车辆）导航的训练可以使用gym-usv库。安装该库的方法如下： ``` pip install -e . ``` 关于参考文献： 1. A. Gonzalez-Garcia 和 H.Castañeda，“无人水面车辆的建模，识别和控制”，发表于AUVSI XPONENTIAL 2019会议。 2. A.冈萨雷斯-加西亚、H卡斯塔涅达和L.加里多，“USV路径跟踪基于控制的深强化学习和自适应控制”，发表于全球海洋2020会议。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Gym-USV：无人水面航行器的OpenAI训练环境
    优质
    Gym-USV是一款专为无人水面航行器设计的开源人工智能训练平台，旨在提供一个标准化、模块化的模拟环境，支持开发者进行自主导航与控制算法的研发和测试。 在健身房环境中进行USV（无人水面车辆）导航的训练可以使用gym-usv库。安装该库的方法如下： ``` pip install -e . ``` 关于参考文献： 1. A. Gonzalez-Garcia 和 H.Castañeda，“无人水面车辆的建模，识别和控制”，发表于AUVSI XPONENTIAL 2019会议。 2. A.冈萨雷斯-加西亚、H卡斯塔涅达和L.加里多，“USV路径跟踪基于控制的深强化学习和自适应控制”，发表于全球海洋2020会议。
     
  • Flappy-Bird-Gym: 适用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境
    优质
    Flappy-Bird-Gym是一款基于OpenAI Gym框架构建的强化学习模拟环境，专为经典的Flappy Bird游戏设计。它提供了一个便捷平台，用于训练智能体掌握复杂的跳跃策略，推动了游戏自动化领域的研究和开发。 OpenAI体育馆的飞扬的小鸟 该存储库包含用于Flappy Bird游戏的OpenAI Gym环境的实现。当前版本为代理提供以下观察参数： - 鸟的y位置； - 鸟的垂直速度； - 到下一个管道的水平距离； - 下一个管道的y位置。 未来计划推出一个新的环境版本，该版本将提供代表游戏屏幕的图像作为观察结果。 安装 要安装flappy-bird-gym ，只需运行以下命令： ``` $ pip install flappy-bird-gym ``` 用法 使用flappy-bird-gym非常简单。 只需导入包并使用make函数创建环境，如下示例代码所示： ```python import time import flappy_bird_gym env = flappy_bird_gym.make(FlappyBird-v0) obs = env.reset() while True: action = 1 if obs[2] > 4 else 0 # 随机选择跳跃或不跳 obs, reward, done, info = env.step(action) time.sleep(0.05) # 每次迭代之间暂停一段时间以减慢游戏速度 if done: break env.close() ```
     
  • A3C-LSTM: 在CartPole OpenAI Gym环境中的测试结果
    优质
    简介：本文介绍了一种名为A3C-LSTM的算法，并在经典的强化学习问题CartPole环境中进行了实验验证，展示了该模型的有效性和优越性。 使用长期短期记忆网络（A3C-LSTM）的异步优势参与者关键算法实现的重要说明：此处展示的模型在当前环境下无法收敛。要查看融合模型，请参考Arthur的相关论文。 该训练仅适用于小批量大于30的情况，这有助于防止表现不佳的数据影响整体训练效果。奖励机制被设计用来加速学习过程，并提高效率。每完成100个回合后会保存一次模型状态。通过将全局参数中的任意一个设置为True，可以重新加载这些保存的模型进行进一步培训或直接用于测试。 这只是为了展示A3C-LSTM实现的一个示例代码。请注意，在这种环境下使用该方法并不意味着是学习的最佳途径！
     
  • PyBullet-Gym: 开源实现的OpenAI Gym MuJoCo环境，适用于强化学习研究平台
    优质
    PyBullet-Gym是一款开源软件工具包，它基于PyBullet物理引擎实现了OpenAI Gym中的MuJoCo环境，为强化学习的研究和开发提供了便捷高效的实验平台。 PyBullet Gymperium是OpenAI Gym MuJoCo环境的一个开源实现版本，旨在与OpenAI Gym强化学习研究平台配合使用，以支持开放研究。 目前，OpenAI Gym是最广泛使用的开发和比较强化学习算法的工具包之一。然而，对于一些具有挑战性的连续控制环境来说，它需要用户安装MuJoCo——一个商业物理引擎，并且该引擎在超过30天后运行时需要许可证。这种商业限制阻碍了开放研究，尤其是在有其他合适物理引擎的情况下。 此存储库提供了一种免费的替代方案来实现原始的MuJoCo环境。通过使用Python包装器pybullet重新实现了这些环境，从而将它们无缝集成到OpenAI Gym框架中。为了展示新环境的功能性，已经配置了许多RL代理以在该环境中开箱即用。此外，每个环境都附带了经过预训练的代理以便于研究实施过程中的便捷访问和使用。
     
  • OpenAI Gym中的环境理解与展示——强化学习入门
    优质
    本教程旨在为初学者介绍OpenAI Gym库，并通过具体实例讲解如何理解和使用其中的环境进行强化学习实验。 本段落以CartPole为例介绍强化学习中的OpenAI Gym环境。首先创建一个新的Python文件，并输入以下代码： ```python import gym env = gym.make(CartPole-v0) # 使用gym库中的CartPole环境 env = env.unwrapped # 打开包装层以访问原始环境对象 print(env.action_space) # 输出动作空间，输出结果可能难以理解 ``` 这段代码的作用是导入必要的`gym`库，并创建一个名为CartPole-v0的环境实例。接着通过取消封装来直接使用基础环境对象。最后打印出该环境中可用的动作空间信息，但此时可能会发现输出的内容并不直观易于理解。
     
  • NR_IES: 核可再生集成能源系统(NR IES) 环境支持RLlib训练，作为Python模块供OpenAI Gym使用
    优质
    NR_IES是一个专为核可再生能源集成系统设计的环境框架，采用强化学习库RLlib进行高效训练，并兼容OpenAI Gym接口，便于开发与测试。 核可再生综合能源系统（NR-IES）或称核可再生能源整合系统的OpenAI Gym环境正在开发中。
     
  • MATLAB Simulink 水下无人自主航行器(AUV)
    优质
    本项目利用MATLAB与Simulink平台，设计并模拟了一款水下无人自主航行器(AUV)，旨在探索其在海洋探测、科学研究及工程应用中的潜力。 一个详细的水下无人自主航行器（AUV）的MATLAB/Simulink仿真程序，包含附带的S函数和M文件供参考学习。
     
  • Interactive Intelligent Agents Using OpenAI Gym
    优质
    本研究利用OpenAI Gym平台开发交互式智能代理系统，旨在探索和优化智能体在复杂环境中的学习与决策能力。 EPUB格式的文件包含配套代码，并且压缩包内还有《Objective-C for Absolute Beginners, 3rd Edition》（PDF格式）以及《Programming in Objective-C, 6th Edition》（PDF及EPUB格式）。以下是您将学习的内容： - 探索智能代理和学习环境 - 理解强化学习（RL）和深度强化学习的基础知识 - 使用OpenAI Gym和PyTorch开始进行深度强化学习 - 发现并创建能够解决离散最优控制任务的深度Q学习代理 - 为现实世界问题设计自定义的学习环境 - 应用深层演员评论家代理在CARLA中实现自动驾驶汽车功能 - 利用最新的学习环境和算法，提升您的智能代理开发技能
     
  • 重新训练机器人手臂：搭建环境与初始强化学习训练
    优质
    本项目旨在通过构建模拟环境和采用强化学习方法来训练机器人手臂完成复杂任务。着重于算法优化及实际应用测试。 从头开始训练机器人手臂：建立培训框架；学习如何从零构建环境；完成基本的环境脚本，观察机器臂的动作表现；插入强化学习方法并尝试进行训练；优化与调试过程；设定目标及依存关系。整个练习使用张量流（TensorFlow）和麻木库来实现代码功能。有关此强化学习练习的具体中文教程可以继续查阅相关文档或资源以获取更多信息。
     
  • 基于LOS的无人水面艇航行轨迹规划与路径跟踪思考_own3oh_水面无人艇
    优质
    本文探讨了基于LOS（Leading-Orthogonal Spiral）算法的无人水面艇航行轨迹规划及路径跟踪方法，分析其在复杂海洋环境中的应用优势和挑战。通过理论研究与仿真试验，提出改进措施以提高无人艇自主导航精度和稳定性。适合从事水上机器人技术相关领域的研究人员参考。 控制无人水面艇沿规划好的轨迹航行，并跟随期望值。