Robo-Gym：用于真实与模拟机器人分布式深度强化学习的开源工具包

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简介：
Robo-Gym是一款旨在促进真实机器人和模拟环境中分布式深度强化学习研究的开源工具包。它为开发者提供了广泛的机器人平台支持及灵活的实验环境配置，加速了智能机器人的研发进程。机器人体操（Robo-Gym）是一个开源工具包，用于在真实机器人与模拟环境中进行分布式强化学习研究。该平台提供了一系列适用于仿真及现实世界中的机器人任务的强化学习环境，并且提供了创建具有不同机器人和传感器的新环境的相关工具。它的主要特点包括：所有环境都支持界面一致性的模拟与实际机器人的互换性，使得从虚拟训练到真实应用可以无缝过渡；内置了分布式功能，能够利用开源软件在个人硬件上开发应用程序而无需支付任何云服务或软件许可费用。同时，Robo-Gym还集成了两种商用工业机器人：MiR 100和UR 10（未来还将增加更多型号）。此工具包已经被成功应用于训练深度强化学习算法以解决仿真中的任务，并且可以在真实机器人的操作中直接应用这些解决方案而无需额外的现实世界培训。相关研究成果在2020年的IROS会议上得到了展示，展示了Robo-Gym作为研究和开发平台的巨大潜力。

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Robo-Gym：用于真实与模拟机器人分布式深度强化学习的开源工具包

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Robo-Gym是一款旨在促进真实机器人和模拟环境中分布式深度强化学习研究的开源工具包。它为开发者提供了广泛的机器人平台支持及灵活的实验环境配置，加速了智能机器人的研发进程。机器人体操（Robo-Gym）是一个开源工具包，用于在真实机器人与模拟环境中进行分布式强化学习研究。该平台提供了一系列适用于仿真及现实世界中的机器人任务的强化学习环境，并且提供了创建具有不同机器人和传感器的新环境的相关工具。它的主要特点包括：所有环境都支持界面一致性的模拟与实际机器人的互换性，使得从虚拟训练到真实应用可以无缝过渡；内置了分布式功能，能够利用开源软件在个人硬件上开发应用程序而无需支付任何云服务或软件许可费用。同时，Robo-Gym还集成了两种商用工业机器人：MiR 100和UR 10（未来还将增加更多型号）。此工具包已经被成功应用于训练深度强化学习算法以解决仿真中的任务，并且可以在真实机器人的操作中直接应用这些解决方案而无需额外的现实世界培训。相关研究成果在2020年的IROS会议上得到了展示，展示了Robo-Gym作为研究和开发平台的巨大潜力。

在真实机器人上应用预训练的深度强化学习模型.zip

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本项目探讨了将预训练的深度强化学习模型部署于真实机器人中的技术挑战与解决方案，旨在促进机器人自主性研究的进步。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能领域的一个重要分支，它结合了深度学习的表征能力与强化学习的决策制定过程，使得智能体能够在复杂的环境中学习最优策略。“将预训练好的深度强化学习模型应用在真实机器人中”这一主题下我们将探讨相关知识点。理解深度学习的基础至关重要。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，通过多层非线性变换对数据进行建模，特别适合处理高维、复杂的数据，如图像、语音和文本。深度学习的核心组件包括神经网络、损失函数、优化器以及激活函数。神经网络由多个层次组成，每一层由多个神经元构成，通过反向传播算法调整权重以最小化损失函数，从而提高模型的预测性能。接着是强化学习（Reinforcement Learning, RL），这是一种试错式的学习方式，智能体在与环境交互中通过奖励或惩罚来学习最优策略。DQN（Deep Q-Network）则是将深度学习应用于强化学习的一个经典例子，它使用深度神经网络来近似Q值函数，解决了传统Q学习的维度灾难问题。其他重要的DRL算法还包括DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）、A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）和SAC（Soft Actor-Critic），它们分别针对连续动作空间和离散动作空间提供了有效的解决方案。在将预训练的DRL模型应用到真实机器人时，我们需要考虑以下关键点： 1. **环境模拟**：通常会在仿真环境中训练模型。这些工具如Gym、PyBullet或MuJoCo提供各种物理环境，可以用来测试和优化模型。 2. **模型迁移**：从仿真环境迁移到现实世界时，需要对模型进行调整以应对“仿真现实差距”（Sim-to-Real Gap）问题。 3. **硬件接口**：将模型与机器人硬件集成需理解控制系统的原理，包括传感器输入（如摄像头、力矩传感器）和执行器输出（如电机命令）。 4. **实时性能**：真实世界中的操作要求在短时间内做出决策。因此，需要对模型进行剪枝、量化或蒸馏等处理以适应嵌入式设备的资源限制。 5. **安全性和稳定性**：保证机器人行为的安全性和稳定性至关重要。可能需引入安全约束或者设计稳健策略来实现这一点。学习相关材料可以帮助开发者了解如何构建DRL模型，训练和仿真环境中的应用以及将模型部署到真实机器人系统中。对于初学者来说可以从基础理论开始逐步深入实战项目；而对于有经验的开发者，则可以利用这些资料提供新的视角或优化技巧以更好地在机器人技术领域使用深度强化学习。

PyBullet-Gym: 开源实现的OpenAI Gym MuJoCo环境，适用于强化学习研究平台

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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。

采用深度强化学习的机器人运动控制

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本研究探索了利用深度强化学习技术优化机器人运动控制的方法，通过模拟环境训练模型，实现了更高效、灵活且适应性强的机器人动作规划与执行。强化学习范式原则上允许复杂行为直接从简单的奖励信号中进行学习。然而，在实际应用中，通常需要手工设计特定的奖励函数以促进某些解决方案或从演示数据中推导出奖励机制。本段落探讨了如何通过丰富环境来推动复杂行为的学习过程。我们明确地在不同的环境中训练代理，并发现这有助于它们形成一系列任务中的稳健表现。具体而言，我们在运动领域展示了这一原则的应用——这是一个众所周知的行为对奖励选择敏感的案例。在一个平台上，我们使用简单的奖励函数培训多个模拟物体，在此过程中设置各种具有挑战性的地形和障碍物以测试其向前进展的能力。通过采用一种新的可伸缩策略梯度变体强化学习方法，我们的代理能够在没有明确基于奖励指导的情况下学会跑步、跳跃、蹲下以及转身等动作。有关这种行为的学习过程的视觉描述可以在相关视频中查看。

DeepHash：用于深度学习哈希的开源工具包

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简介：DeepHash是一款专为深度学习社区设计的开源工具包，旨在简化和加速基于深度学习的哈希算法的研究与应用开发过程。 DeepHash 是一个轻量级的深度学习哈希库，它实现了最新的深度哈希与量化算法。我们致力于持续地在该工具包中实施更加具有代表性的深度哈希模型，并欢迎其他研究人员基于我们的框架贡献新的深层哈希模型，我们将公开宣布对该项目的所有贡献。已实现的具体模型包括： - DQN：曹悦、龙明生、王建民、韩涵和温庆福于2016年在AAAI人工智能大会上发布的成果。 - DHN：韩涵、龙明生、王建民及曹跃同样是在2016年的AAAI会议上展示的研究工作。 - DVSQ：由曹悦，龙明胜，王建民以及刘诗辰于2017年在IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的成果。 - DCH：曹悦、龙明生、刘斌和王建民在2018年的IEEE CVPR会议上展示的研究工作。 - DTQ：由刘斌，曹岳，龙明生以及王敬东于2018年在ACM多媒体（ACMMM）上发表的成果。请注意，DTQ 和 DCH 已经得到了更新。而DQN、DHN和DVSQ可能需要进一步验证或改进。

RIS-UAV-DQN模拟：基于深度强化学习的无人机通信研究

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本研究提出了一种名为RIS-UAV-DQN的模型，利用深度强化学习技术优化无人机通信系统性能，探讨了智能反射面与无人机结合的新途径。深度增强学习被用于优化无人机的飞行路径。

神经网络与机器学习模型的可视化工具——适用于深度学习

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本工具专为深度学习设计，提供神经网络及机器学习模型的高效可视化服务，助力用户深入理解复杂算法结构和运行机制。支持ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt），Keras（.h5，.keras），Caffe（.caffemodel，.prototxt），Caffe2（predict_net.pb，predict_net.pbtxt），MXNet（.model，-symbol.json）和ncnn（.param）以及TensorFlow模型的可视化。

DREAMPlace：采用深度学习工具包的VLSI布局-源码

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DREAMPlace是一款基于深度学习技术的集成电路物理设计自动化工具包，专为非常大规模集成电路（VLSI）的布局规划而设，提供高效的解决方案和源代码。梦幻广场启用了深度学习工具包的VLSI放置功能。该工具通过将非线性VLSI放置问题与深度学习训练问题进行类比而开发，并且提高了灵活性和效率，它可以在CPU和GPU上运行。使用Nvidia Tesla V100 GPU，在ISPD 2005竞赛基准测试中，其在全局排名及合法化方面的性能相比纯CPU实现提升了30倍以上。DREAMPlace还集成了一个由GPU加速的详细布局器，与广泛使用的顺序式CPU方法相比较，该工具能在百万规模的基准上提供约16倍的速度提升。当安装于没有配备GPU的计算机时，此软件仅支持多线程模式下的CPU运算。