SERL

SERL是一个经过精心实现的代码库,包含了一个高效的离策略深度强化学习方法,以及计算奖励和重置环境的方法,一个高质量的广泛采用的机器人控制器,以及一些具有挑战性的示例任务。它为社区提供了一个资源,描述了它的设计选择,并呈现了实验结果。令人惊讶的是,我们发现我们的实现可以实现非常高效的学习,仅需25到50分钟的训练即可获得PCB装配、电缆布线和物体重定位等策略,改进了文献中报告的类似任务的最新结果。这些策略实现了完美或接近完美的成功率,即使在扰动下也具有极强的鲁棒性,并呈现出新兴的恢复和修正行为。我们希望这些有前途的结果和我们的高质量开源实现能为机器人社区提供一个工具,以促进机器人强化学习的进一步发展。

需求人群:

["强化学习","机器人控制","自动化"]

使用场景示例:

使用SERL实现PCB装配任务的强化学习

使用SERL训练电缆布线任务的策略

基于SERL实现物体重定位的示例

产品特色:

包含一个高效的离策略深度强化学习方法

计算奖励和重置环境的方法

一个高质量的广泛采用的机器人控制器

一些具有挑战性的示例任务

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