vikashplus/robohive

何を解決するか

RoboHive は、さまざまなシミュレーション環境とタスクを統合することで、ロボット学習のための統一されたフレームワークを提供します。異なるロボットタスク用に複数の別々のシミュレーション設定を管理する必要がなくなり、研究者が幅広いロボット課題にわたってエージェントをテストできるようになります。

仕組み

このプロジェクトは MuJoCo 物理エンジンを使用してロボット環境をシミュレートしています。これらの環境は OpenAI-Gym API を介して公開されており、Stable Baselines、RLlib、TorchRL などの gym 互換の強化学習（RL）トレーニングフレームワークと互換性があります。

対象ユーザー

ロボット学習、強化学習、筋骨格制御に取り組んでいる研究者や開発者向けです。標準化されたベンチマークセットを用いてエージェントの訓練と評価を行う必要がある方々に最適です。

特徴

• 多様な環境スイート: 手の操作（機敏な操作）、アーム操作、筋骨格制御（Myo-Suite と MyoDM-Suite）、マルチタスク学習（RelayKitchen ベンチマークを含む）の専用コレクションを含みます。
• Gym 互換性: OpenAI-Gym API の実装により、人気のある RL フレームワークとスムーズに統合可能です。
• 拡張可能: R3M、RRL、VC などの視覚エンコーダーをサポートしています。
• 広範なタスクカバレッジ: 単純な到達タスクから複雑な機敏な操作、現実世界の歩行ベンチマークまで、あらゆるタスクをカバーしています。