基于深度学习的平面抓取检测python+pybullet仿真平台机械臂控制实现源码.zip 基于深度学习的平面抓取检测，机械臂控制 python和pybullet仿真平台实现源码。

pybullet快速入门中文手册以及英文版

pybullet手册英文版pdf资料

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d4rl-小球 使用Pybullet环境进行数据驱动的深度强化学习的数据集。 这项工作旨在通过开源项目符号模拟器为数据驱动的深度强化学习提供数据集，从而鼓励更多的人加入该社区。 该存储库建立在。 但是，当前，如果不检查MuJoCo激活密钥就无法导入d4rl，这会使程序失败。 因此， d4rl_pybullet.offline_env是直接从复制的。 安装 $ pip install git+https://github.com/takuseno/d4rl-pybullet 用法 该API与原始d4rl基本相同。 import gym import d4rl_pybullet # dataset will be automatically downloaded into ~/.d4rl/datasets env = gym . make ( 'hopper-bullet-mixed-v0

PyBullet中文入门手册

RL拟人化小球化剂（PPO） 说明即将推出...

pybullet规划（ss-pybullet） PyBullet实用程序功能库，用于机器人运动计划，操纵计划以及任务和运动计划（TAMP）。 该存储库最初是为TAMP的 （以前称为 ）方法开发的。 在 Yijiang的帮助下，可以通过获得一个稳定且有据可查的ss-pybullet 。 但是，新功能将继续首先通过ss-pybullet引入。 引文 Caelan Reed Garrett。 PyBullet规划。 。 2018。 安装 使用以下命令在OS X或Linux上安装PyBullet： $ pip install numpy pybullet $ git clone --recurse-submodules https://github.com/caelan/ss-pybullet.git $ cd ss-pybullet $ git pull --recurse-submod

乌鸦-运输网络 Ravens是PyBullet中模拟任务的集合，用于学习基于视觉的机器人操作，重点是拾取和放置。 它具有一个类似于Gym的API，具有10个桌面重排任务，每个任务都有（i）提供专家演示的脚本化oracle（用于模仿学习），以及（ii）提供部分学分的奖励功能（用于强化学习）。 （a）插入方块：拿起L形红色方块并将其放入L形夹具中。 （b）放在绿色中：拿起红色方块，将它们放入其他物体中的绿色碗中。 （c）河内塔：将磁盘从一个塔顺序移动到另一个塔-只有较小的磁盘可以位于较大的磁盘之上。 （d） align-box-corner ：拿起随机大小的盒子，将其一个角对准桌面上的L形标记。 （e） stack-block-pyramid ：按彩虹色顺序依次将6个块堆叠为3-2-1的金字塔。 （f）码垛箱：拿起均质的固定尺寸的箱，并将它们堆放在转盘上。 （g）组装工具包：拿起不同的物体并将

pybullet快速入门手册 PyBulletQuickstart GuideErwin Coumans​, ​Yunfei Bai​, 2017/2018 1.Introduction 2.controlling arobot 3.synthetic camera rendering 4.collision detection queries 5.inverse dynamics,kinematics 6.reinforcement learning gym envs 7.virtual reality 8.debug GUI,lines,Text,Parameters 9.build and install pybullet