Fugu-MT 論文翻訳(概要): DeepSim: A Reinforcement Learning Environment Build Toolkit for ROS and Gazebo

論文の概要: DeepSim: A Reinforcement Learning Environment Build Toolkit for ROS and Gazebo

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08034v1
Date: Tue, 17 May 2022 00:31:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-18 13:11:24.786216
Title: DeepSim: A Reinforcement Learning Environment Build Toolkit for ROS and Gazebo
Title（参考訳）: DeepSim: ROSとGazebo用の強化学習環境ビルドツールキット
Authors: Woong Gyu La, Lingjie Kong, Sunil Muralidhara, Pratik Nichat
Abstract要約: DeepSimは、ROSとGazeboのための強化学習環境構築ツールキットである。機械学習や強化学習の研究者たちがロボットのドメインにアクセスし、複雑で難しいカスタムタスクを作れる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3176327333793051
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose DeepSim, a reinforcement learning environment build toolkit for ROS and Gazebo. It allows machine learning or reinforcement learning researchers to access the robotics domain and create complex and challenging custom tasks in ROS and Gazebo simulation environments. This toolkit provides building blocks of advanced features such as collision detection, behaviour control, domain randomization, spawner, and many more. DeepSim is designed to reduce the boundary between robotics and machine learning communities by providing Python interface. In this paper, we discuss the components and design decisions of DeepSim Toolkit.
Abstract（参考訳）: ROSとGazeboのための強化学習環境構築ツールキットDeepSimを提案する。機械学習や強化学習の研究者たちがロボットのドメインにアクセスし、ROSやGazeboのシミュレーション環境で複雑で難しいカスタムタスクを作れる。このツールキットは、衝突検出、振る舞い制御、ドメインのランダム化、発芽器などの高度な機能の構築ブロックを提供する。 deepsimはpythonインターフェースを提供することで、ロボットと機械学習コミュニティの境界を減らすように設計されている。本稿では,deepsim toolkitのコンポーネントと設計決定について述べる。

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