論文の概要: Multi-Goal Reinforcement Learning environments for simulated Franka Emika Panda robot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13687v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 15:13:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 15:34:45.980542
• Title: Multi-Goal Reinforcement Learning environments for simulated Franka Emika Panda robot
• Title（参考訳）: フランク・エミカ・パンダシミュレーションロボットのための多方向強化学習環境
• Authors: Quentin Gallou\'edec, Nicolas Cazin, Emmanuel Dellandr\'ea, Liming Chen
• Abstract要約: panda-gymは、OpenAI Gymと統合されたFranka Emika Pandaロボットのための強化学習環境である。 5つのタスク: リーチ、プッシュ、スライド、ピック&プレイス、スタック。 オープンソースリサーチを促進するため、オープンソースの物理エンジンであるPyBulletを使用することを選択しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.611412564351357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This technical report presents panda-gym, a set Reinforcement Learning (RL) environments for the Franka Emika Panda robot integrated with OpenAI Gym. Five tasks are included: reach, push, slide, pick & place and stack. They all follow a Multi-Goal RL framework, allowing to use goal-oriented RL algorithms. To foster open-research, we chose to use the open-source physics engine PyBullet. The implementation chosen for this package allows to define very easily new tasks or new robots. This report also presents a baseline of results obtained with state-of-the-art model-free off-policy algorithms. panda-gym is open-source at https://github.com/qgallouedec/panda-gym.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,openai gym と統合した franka emika panda ロボットの強化学習(rl)環境である panda-gym を提案する。 reach、push、slide、pick & place、stackの5つのタスクが含まれている。 それらはすべてMulti-Goal RLフレームワークに従っており、目標指向のRLアルゴリズムを使用することができる。 オープンリサーチを促進するために、私たちはオープンソースの物理エンジンpybulletを使うことを選択しました。 このパッケージに選択された実装は、非常に簡単に新しいタスクや新しいロボットを定義することができる。 本報告では,最先端のモデルレスオフポリシーアルゴリズムを用いて得られた結果のベースラインを示す。 panda-gymはhttps://github.com/qgallouedec/panda-gymでオープンソースである。

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