famura/SimuRLacra
reinforcement learning from randomized simulations
🧠 SimuRLacra: Framework học tăng cường từ mô phỏng ngẫu nhiên cho robotics
SimuRLacra kết hợp Pyrado và RcsPySim để hỗ trợ huấn luyện mô hình RL từ các mô phỏng vật lý ngẫu nhiên, đặc biệt hiệu quả cho nghiên cứu sim-to-real.
SimuRLacra là một framework Python/C++ thiết kế riêng cho học tăng cường từ các mô phỏng vật lý được ngẫu nhiên hóa. Dự án kết hợp hai module chính là Pyrado và RcsPySim, hỗ trợ các tác vụ robotics với điều khiển liên tục. Framework này cho phép chạy mô phỏng hoàn toàn bằng Python không cần bản quyền, cũng như sử dụng các động cơ vật lý như Bullet (miễn phí), Vortex (có bản quyền) hoặc MuJoCo (có bản quyền).
✨ Điểm nổi bật
- Môi trường đa dạng qua wrapper: Hệ thống wrapper linh hoạt giúp dễ dàng thay đổi và ngẫu nhiên hóa mọi môi trường mô phỏng.
- Xuất chính sách PyTorch sang C++: Policy dựa trên PyTorch có thể dễ dàng chuyển sang môi trường C++ cho ứng dụng thực tế.
- Song song hóa CPU hiệu quả: Hỗ trợ môi trường song song để lấy mẫu, giống như OpenAI Gym.
- Lấy mẫu ngẫu nhiên xác định: Quá trình lấy mẫu có tính ngẫu nhiên nhưng vẫn đảm bảo tính xác định khi cố định hạt giống.
- Tách biệt chiến lược khám phá và chính sách: Có thể kết hợp bất kỳ phương pháp khám phá nào với kiến trúc chính sách.
- Tích hợp nền tảng Quanser thực tế: Dễ dàng chuyển từ môi trường mô phỏng sang thiết bị vật lý thực tế chỉ với một thay đổi nhỏ.
- Hỗ trợ BoTorch, Optuna, sbi: Tích hợp sẵn các công cụ tối ưu siêu tham số và suy đoán.
- Tài liệu chi tiết: Cung cấp tài liệu hướng dẫn đầy đủ và minh bạch.
💡 Vì sao đáng chú ý
SimuRLacra nổi bật nhờ khả năng linh hoạt kết hợp giữa mô phỏng và môi trường thực tế, giúp nghiên cứu sim-to-real trở nên thuận tiện và hiệu quả. Đặc biệt, khả năng xuất chính sách từ Python sang C++ giúp người dùng dễ dàng triển khai trên nền tảng nhúng. Framework phù hợp với các nhà nghiên cứu và kỹ sư robotics muốn nhanh chóng thử nghiệm các thuật toán học tăng cường trong môi trường đa dạng.
#Sim2Real #ReinforcementLearning #PyTorch #Robotics #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Bullet Physics SDK: real-time collision detection and multi-physics simulation for VR, games, visual effects, robotics, machine learning etc.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit, ...), optimizers (adam, adabelief, sophia, ...), gans(cyclegan, stylegan2, ...), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, ... 🧠
Manipulation Skill Framework, an open source GPU parallelized robotics simulator and benchmark
A modular high-level library to train embodied AI agents across a variety of tasks and environments.
AwesomeSim2Real - An update-to-date Sim-to-Real repo of "Survey of Sim-to-Real Methods in RL: Progress, Prospects and Challenges with Foundation Models"
Suite of PyBullet reinforcement learning environments targeted towards using tactile data as the main form of observation.