MuJoCo_RL_UR5
Un ambiente MuJoCo/Gym per il controllo dei robot utilizzando l'Apprendimento per Rinforzo. Il compito degli agenti in questo ambiente è la previsione pixel-wise delle probabilità di successo della presa.
Controlla i robot in un ambiente simulato e prevedi quanto saranno bravi a afferrare oggetti.
Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.
Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.
Gratis · senza carta · disdici quando vuoiUn ambiente MuJoCo/Gym per il controllo dei robot utilizzando l'Apprendimento per Rinforzo. Il compito degli agenti in questo ambiente è la previsione pixel-wise delle probabilità di successo della presa.
MuJoCo_RL_UR5 ha 681 stelle su GitHub. È stato forkato 70 volte. MuJoCo_RL_UR5 è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2020. MuJoCo_RL_UR5 è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: computer-vision, gym-environment, mujoco, pick-and-place.
Che cos'è MuJoCo_RL_UR5?
Un ambiente MuJoCo/Gym per il controllo dei robot utilizzando l'Apprendimento per Rinforzo. Il compito degli agenti in questo ambiente è la previsione pixel-wise delle probabilità di successo della presa.
MuJoCo_RL_UR5 è open source?
MuJoCo_RL_UR5 è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
MuJoCo_RL_UR5 è gratuito?
Sì. MuJoCo_RL_UR5 è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è MuJoCo_RL_UR5?
MuJoCo_RL_UR5 è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto MuJoCo_RL_UR5?
MuJoCo_RL_UR5 è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://olud.ai/project/pauldanielml-mujoco-rl-ur5.html)
Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.