Đài Loan
j3soon/OmniIsaacGymEnvs-UR10Reacher
UR10 Reacher Reinforcement Learning Sim2Real Environment for Omniverse Isaac Gym/Sim
🤖 Môi trường UR10 Reacher RL Sim2Real trên Omniverse Isaac Gym
Mở rộng OmniIsaacGymEnvs với môi trường UR10 Reacher và mã nguồn Sim2Real để điều khiển robot thực tế.
Dự án thêm môi trường UR10Reacher dựa trên OmniIsaacGymEnvs và bao gồm mã nguồn Sim2Real để điều khiển robot UR10 thực tế bằng chính sách học tăng cường được huấn luyện trong Isaac Gym/Sim. Hỗ trợ Isaac Sim 2022.1.1, đã kiểm thử RL trên Windows 10 và Ubuntu 18.04, Sim2Real trên Linux với robot UR5 thực tế.
✨ Điểm nổi bật
- Môi trường UR10Reacher: Xây dựng trên OmniIsaacGymEnvs với hỗ trợ huấn luyện học tăng cường.
- Mã nguồn Sim2Real: Điều khiển robot UR10 thực tế bằng chính sách đã học.
- Tương thích DofbotReacher: Hỗ trợ chia sẻ cấu hình và môi trường với dự án liên quan.
- Hỗ trợ đa nền tảng: Chạy được trên Windows 10 và Ubuntu 18.04.
- Tài nguyên USD: Tạo tài sản UR10 khả năng khởi tạo (instanceable) cho huấn luyện.
- Tích hợp ROS (tùy chọn): Hỗ trợ thiết lập môi trường ROS để điều khiển robot thực tế.
💡 Vì sao đáng chú ý
Dự án cung cấp một giải pháp đầy đủ từ mô phỏng đến thực tế cho robot UR10, cho phép nhà nghiên cứu phát triển và kiểm chứng chính sách học tăng cường trong môi trường ảo trước khi triển khai trên robot thực. Đặc biệt hữu ích cho các bài toán robotics như định vị, điều khiển và tương tác.
#ReinforcementLearning #IsaacSim #Sim2Real #UR10 #OmniIsaacGymEnvs #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
GRADE: Generating Animated Dynamic Environments for Robotics Research
PyTorch version of Stable Baselines, reliable implementations of reinforcement learning algorithms.
A standard API for single-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities (formerly Gym)
High-quality single file implementation of Deep Reinforcement Learning algorithms with research-friendly features (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG)
MultiGripperGrasp Toolkit 2.0. Simulation Tools for the MultiGripperGrasp Dataset
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.