論文の概要: RSL-RL: A Learning Library for Robotics Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10771v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 01:31:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.773058
• Title: RSL-RL: A Learning Library for Robotics Research
• Title（参考訳）: RSL-RL:ロボット研究のための学習ライブラリ
• Authors: Clemens Schwarke, Mayank Mittal, Nikita Rudin, David Hoeller, Marco Hutter,
• Abstract要約: RSL-RLは、ロボティクスコミュニティの特定のニーズに合わせたオープンソースの強化学習ライブラリである。 幅広い汎用フレームワークとは異なり、その哲学はコンパクトで容易に修正可能であり、研究者は最小限のオーバーヘッドでアルゴリズムを適応し拡張することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.89623087508662
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: RSL-RL is an open-source Reinforcement Learning library tailored to the specific needs of the robotics community. Unlike broad general-purpose frameworks, its design philosophy prioritizes a compact and easily modifiable codebase, allowing researchers to adapt and extend algorithms with minimal overhead. The library focuses on algorithms most widely adopted in robotics, together with auxiliary techniques that address robotics-specific challenges. Optimized for GPU-only training, RSL-RL achieves high-throughput performance in large-scale simulation environments. Its effectiveness has been validated in both simulation benchmarks and in real-world robotic experiments, demonstrating its utility as a lightweight, extensible, and practical framework to develop learning-based robotic controllers. The library is open-sourced at: https://github.com/leggedrobotics/rsl_rl.
• Abstract（参考訳）: RSL-RLは、ロボティクスコミュニティの特定のニーズに合わせたオープンソースの強化学習ライブラリである。 幅広い汎用フレームワークとは異なり、その設計哲学はコンパクトで変更が容易なコードベースを優先し、研究者は最小限のオーバーヘッドでアルゴリズムを適応し拡張することができる。 このライブラリは、ロボット工学で最も広く採用されているアルゴリズムと、ロボット工学特有の課題に対処する補助的な技術に焦点を当てている。 GPUのみのトレーニングに最適化されたRSL-RLは、大規模シミュレーション環境で高スループットのパフォーマンスを実現する。 その効果は、シミュレーションベンチマークと実世界のロボット実験の両方で検証され、学習ベースのロボットコントローラを開発するための軽量で拡張性があり実用的なフレームワークとしての有用性が実証された。 このライブラリは、https://github.com/leggedrobotics/rsl_rlでオープンソース化されている。

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