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Mon-Fri 9:00AM - 6:00PM
Sat - 9:00AM-5:00PM
Sundays by appointment only!

OpenAI をROSとともに使用する

最も簡単な方法でROSシミュレーションと併せたOpenAIを活用する

コースの概要

このコースでは、どのようにOpenAIベースラインGazeboシミュレーションROSコードと併用するかについて学びます。

どのようにどんなタスクでもOpenAIをどんなROSベースのロボットにも応用するかについて学びます。

あなたが学ぶ内容

OpenAI ROS構造の基本概念

CartPole環境用のOpenAI ROSの構造のセットアップ

QLearnアルゴリズムでCartPoleを訓練させる

Moving Cube環境用のOpenAI ROSの構造のセットアップ

QLearnアルゴリズムでCubeを訓練させる

学習アルゴリズムを変更する:DeepQ

Fetchロボット用のOpenAI ROSの構造のセットアップ

OpenAIベースラインからHERアルゴリズムでFetchロボットを訓練させる

次のロボットのプログラミングを行います:

Fetch

Fetch

CartPole

CartPole

Moving Cube

Moving Cube

Hopper

Hopper

学習パスをフォローする
Unit 1

はじめに

コース内容の簡単な紹介デモンストレーション付属。

Unit 2

OpenAI ROSの構造を研究する:CartPole

どのようにOpenAI ROSの構造が整理されているかについて学びます。また、CartPole環境の構造全体を生成します。

Unit 3

OpenAI ROSの構造を探索する:Moving Cube パート1

RoboCubeでOpenAIの構造を研究します。

Unit 4

CubeでOpenAI ROSの構造を研究する パート2

Moving Cubeを訓練させるためのロボット環境を生成します。

Unit 5

OpenAIの構造を研究する:RoboCube パート3

RoboCubeでOpenAIの構造を研究します。タスク環境を作ります。

Unit 6

学習アルゴリズムを変更する:ベースラインからDeepQでCubeを動かす

どのようにOpenAI ROSの構造内で学習スクリプトを容易に変更できるかについて学びます。
OpenAIベースラインからDeepQアルゴリズムでCubeを練習させます。

Unit 7

学習アルゴリズムを変更する:RoboCube

どのように学習アルゴリズムをRoboCube環境用に変更するかについて学びます。DeepQアルゴリズムを使用します。

Unit 8

FetchロボットでOpenAI ROSの構造を研究する

Fetchロボットを訓練させるためのロボット環境を生成します。

Unit 9

ベースラインからHERアルゴリズムでFetchロボットを訓練させる

Fetchロボットを訓練させるためのタスク環境を生成します。

Unit 10

プロジェクト:Hopperロボットを訓練させる

学んできた概念をHopperロボットの訓練に応用します。

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