Advertisement

Robotics Final Project Overview: Teaching Robots Table Tennis with Reinforcement Learning

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

简介：
本项目旨在通过强化学习技术训练机器人进行桌上乒乓球游戏。利用最终项目展示机器人自主学习和运动控制能力的进步。 robotics_final 机器人技术最终项目简介：通过强化学习来教机器人打乒乓球。 使用ROS（Robot Operating System）的roslaunch命令启动turtlebot3_pong.launch文件，然后运行ball_move.py和play_commands.py两个Python脚本。其中，ball_move订阅BallCommand线程并等待“发送”命令；同时发布到ball_state和ball_result线程，并发布球的发射位置和角度。 在球被击入、错过或偏离目标时，ball_mobe会根据情况给予奖励：进球加10分，未命中减10分。通过检测发射后5秒钟内球的位置来判断是否达到目标；使用te set_model_state rospy服务代理设置球的初始位置，并利用get_model_state rospy服务代理检查球的目标或未命中状态。 整个项目旨在通过强化学习让机器人学会乒乓球游戏中的基本技能和策略，从而提高机器人的自主性和适应性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Robotics Final Project Overview: Teaching Robots Table Tennis with Reinforcement Learning
    优质
    本项目旨在通过强化学习技术训练机器人进行桌上乒乓球游戏。利用最终项目展示机器人自主学习和运动控制能力的进步。 robotics_final 机器人技术最终项目简介：通过强化学习来教机器人打乒乓球。 使用ROS（Robot Operating System）的roslaunch命令启动turtlebot3_pong.launch文件，然后运行ball_move.py和play_commands.py两个Python脚本。其中，ball_move订阅BallCommand线程并等待“发送”命令；同时发布到ball_state和ball_result线程，并发布球的发射位置和角度。 在球被击入、错过或偏离目标时，ball_mobe会根据情况给予奖励：进球加10分，未命中减10分。通过检测发射后5秒钟内球的位置来判断是否达到目标；使用te set_model_state rospy服务代理设置球的初始位置，并利用get_model_state rospy服务代理检查球的目标或未命中状态。 整个项目旨在通过强化学习让机器人学会乒乓球游戏中的基本技能和策略，从而提高机器人的自主性和适应性。
     
  • Solving-VRPTW-with-Reinforcement-Learning
    优质
    本文探讨了运用强化学习解决带时间窗口的车辆路由问题（VRPTW），提出了一种创新算法，以提高物流配送效率和降低成本。 解决VRPTW的强化学习方法涉及利用机器学习技术来优化车辆路径规划问题，在考虑时间窗口约束的情况下提高配送效率和服务质量。通过训练智能体在复杂的物流环境中做出最优决策，可以有效减少运输成本并提升客户满意度。这种方法为动态变化的实际应用场景提供了灵活且高效的解决方案。
     
  • Reinforcement Learning with Optimal Control
    优质
    本课程探讨强化学习与最优控制理论，涵盖马尔可夫决策过程、动态规划及函数近似等主题，旨在培养学生解决复杂系统优化问题的能力。 《强化学习与最优控制》；作者：Dimitri P. Bertsekas；出版社：MIT；出版日期：2018年12月14日；类型：教材草案。
     
  • Learning Robotics with Python (PACKT, 2015)
    优质
    本书由PACKT出版社于2015年出版，通过Python语言教授读者如何学习和实践机器人技术，内容涵盖基础编程知识到高级机器人项目。 随着机器人技术在生活中的普及，学习机器人知识将成为一项越来越重要的技能。尽管机器人学是一个复杂的领域，但借助Python和其他工具可以设计出易于使用的界面项目。《利用Python学习机器人》是一本关于使用ROS等流行软件框架创建自主移动机器人的实用指南。它还讨论了各种机器人软件框架，并指导如何用Python及其框架编写代码。最后，该书还将展示如何通过按钮和滑块创建一个基于GUI的应用程序来控制机器人。 完成这本教程后，你将清楚地了解如何集成并组装所有组件以构建一台机器人以及如何打包软件包。
     
  • 莫烦 Reinforcement-learning-with-tensorflow-master 代码合集.zip
    优质
    本资源为莫烦分享的Reinforcement-learning-with-tensorflow-master代码集合，包含使用TensorFlow实现强化学习算法的相关Python代码文件。 莫烦Python强化学习教程涵盖了多种算法的编程代码实现，包括DQN、策略梯度（Policy Gradient）、PPO以及演员-评论家方法（Actor-Critic）。这些内容为初学者提供了深入理解并实践强化学习理论的机会。
     
  • Arena Final Project Simulation
    优质
    Arena Final Project Simulation 是一个综合性的项目模拟平台，旨在帮助学生和专业人士通过实践操作来完成和展示他们的最终项目作品。该平台提供了一个虚拟环境，参与者可以在这个环境中测试、调整并优化他们的创意和技术解决方案，在团队合作与竞争中提升技能。 Arena Final Project Simulation
     
  • Learning UML 2.0 (Original English Edition with Complete Table of Contents).pdf
    优质
    本书《Learning UML 2.0》为读者提供了全面掌握UML 2.0版本的教程和实践指导，涵盖所有图表类型及使用场景。 这本书虽然不是很厚，但通过13个图的介绍可以快速理解各种图表的作用，尽管它不像厚重的专业书籍那样深入探讨相关理论思想。
     
  • Pattern Recognition and Machine Learning (PRML) with Table of Contents (English Edition)
    优质
    《模式识别与机器学习》（英文版）提供详尽目录，全面介绍概率模型在模式识别及机器学习领域的应用，是相关领域研究和教学的重要参考书。 《Pattern Recognition and Machine Learning》（PRML）这本书在上的下载积分要求较高，因此我决定自己上传一个版本。可以在网盘链接中查看文件是否失效，并通过txt文档获取密码。祝大家科研顺利！
     
  • Reinforcement Learning Toolbox User Guide_R2021a.pdf
    优质
    这段文档是MathWorks公司发布的Reinforcement Learning Toolbox用户指南（R2021a版本），为用户提供详细的工具箱使用教程和示例，帮助学习强化学习算法的设计与实现。 Reinforcement Learning Toolbox Users Guide_R2021a.pdf 提供了关于如何使用 Reinforcement Learning Toolbox 的详细指南，包括安装步骤、工具箱的功能介绍以及示例代码的解释等内容。文档中还包含了一些教程和案例研究，帮助用户更好地理解和应用强化学习的概念和技术。
     
  • Reinforcement Learning for Breakout Parameters
    优质
    本文探讨了利用强化学习技术优化Breakout游戏参数的方法，通过调整算法参数提升智能体的游戏表现。 希望你们享受这段学习旅程！关于之前提到的参数问题，祝大家在学习过程中有所收获。