leggedrobotics/rsl_rl

何を解決するか

RSL-RL はロボティクス研究に特化した軽量で GPU で加速された学習ライブラリです。大規模で複雑なライブラリに伴うオーバーヘッドを排除し、研究者が新しいアイデアを迅速にプロトタイピングおよびテストできるようにします。

動作方法

高スループットのトレーニングと迅速なプロトタイピングを目的としたコンパクトなコードベースです。ネイティブなマルチGPUサポートを備えており、Proximal Policy Optimization (PPO) や Student-Teacher Distillation などの一般的なロボット学習アルゴリズムを実装しています。

対象ユーザー

ロボットの行動をトレーニングするための柔軟性と高性能なフレームワークを必要とするロボティクス研究者。

特徴

• GPU加速: マルチGPUサポートを備えた高スループットトレーニングに最適化されています。
• 最小限のコードベース: 読みやすく、拡張しやすい設計で、簡単にカスタマイズできます。
• ロボティクス最適化の手法: PPO や Student-Teacher Distillation などの専門的なアルゴリズムを含みます。
• 広範な統合: Isaac Lab、Legged Gym、MuJoCo Playground などの主要な環境で使用されています。