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- HIL-SERL: Precise and Dexterous Robotic Manipulation via Human-in-the-Loop Reinforcement Learning
- 다양한 복잡한 환경에서의 성공적인 로봇 강화학습법, HIL-SERL
- 강화학습(RL)은 복잡한 로봇 조작 기술을 자율적으로 습득할 수 있는 큰 잠재력, 실제 환경에서 이러한 잠재력을 실현하는 것은 어려움
- UC Berkeley EECS 연구진이 동적 조작, 정밀 조립, 양팔 협조 등 다양한 정교한 조작 작업에서 인상적인 성능을 보여주는
- 사람-기계 상호작용 기반의 비전 강화학습 시스템인 HIL-SERL 제시
- 액터 프로세스, 러너 프로세스, 그리고 리플레이 버퍼라는 세 가지 주요 구성 요소로 이루어진 HIL-SERL은
- 인간의 시연을 통해 오프라인으로 학습된 보상 함수에 기반하여 행동 후 인간의 교정을 통해 행동을 고도화
- 이를 통해 HIL-SERL은 USB 접지, 케이블 자르기부터 IKEA 가구조립, 차량 조립까지 다양한 작업에서 이전 강화학습 접근법들을 크게 능가
- 평균적으로 성공률은 2배, 실행 속도는 1.8배 향상
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- FarmBot | Open-Source CNC Farming
- foros: Failover ROS framework
- Robocode Home
- uoais: Codes of paper "Unseen Object Amodal Instance Segmentation via Hierarchical Occlusion Modeling", ICRA 2022
- Robot Operating System (ROS) and ROSPy
- Offline programming with RoboDK
- Python library for robotic simulation from openai.com
- fetchrobotics
- ROS Support for jupyter notebooks
- Learning Python for Robotics
- PyRobot - An Open Source Robotics Research Platform
- symforce: Fast symbolic computation, code generation, and nonlinear optimization for robotics