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标题: RoboHive：机器人学习的统一框架 [打印本页]

作者: 宝塔山 时间: 2024-10-14 20:43
标题: RoboHive：机器人学习的统一框架
RoboHive：机器人学习的统一框架

robohiveA unified framework for robot learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robohive
项目介绍

罗伯霍夫（RoboHive）是一款专为机器人学习和具身人工智能领域研究计划的模块化框架。它集成了多样化的情况任务，覆盖机灵操作（如Shadow Hand的利用）、整臂操作任务（涉及Franka和Fetch机器人），以及多种四足动物的运动任务。RoboHive通过提供一个流通且统一的任务接口，利用最新的仿真绑定技能，强调视觉多样性，并支持无缝过渡从仿真至实际天下的硬件交互。该框架兼容全部基于OpenAI Gym API的训练代理框架，包括Stable Baselines、RLlib、TorchRL和AgentHive等。
项目快速启动

要敏捷投入RoboHive的利用，依照以下步骤：
安装RoboHive

在终端中执行以下下令来安装RoboHive库：

pip install robohive

复制代码

随后，初始化RoboHive：

robohive_init

复制代码

演示一个情况以检验安装是否成功：

python -m robohive.utils.examine_env -e FrankaReachRandom-v0

复制代码

对于需要编辑源码的开发，可以克隆仓库并进行可编辑安装：

git clone --recursive https://github.com/vikashplus/robohive.git
cd robohive
pip install -e .
python -m robohive.utils.examine_env -e FrankaReachRandom-v0

复制代码

确保查看详细的安装指南，以便了解关于MuJoCo Python绑定和视觉编码器（如R3M、RRL、VC）的选项，以及常见题目解答获取更多信息。
应用案例和最佳实践

RoboHive被广泛应用于研究者之间，探索模仿学习、强化学习、多任务学习及条理学习等多种学习范式。比方，在训练Franka Emika Panda机器人进行目的导向的物体抓取时，可以利用RoboHive提供的丰富情况和预训练基线，通过调整夸奖机制来优化算法表现。最佳实践包括从简朴情况开始，逐步过渡到更复杂的场景，利用其提供的专家演示数据作为出发点，进一步改进策略。
典型生态项目

RoboHive不仅自身是一个强盛的工具，还促进了与之相关生态的发展。这些生态系统中的项目通常围绕着增强RoboHive的功能性或扩展其应用场景。开发者可以创建定制的机器人任务，大概贡献自己的硬件驱动适配，使得RoboHive能够更好地支持实际装备，实现从模拟情况到真实天下实验的平滑转换。别的，社区中的实践分享，比如在特定应用场景下的解决方案，是RoboHive生态的重要构成部门，鼓励了研究和开发人员之间的交换和合作。

以上介绍了RoboHive的根本信息、怎样快速开始利用，以及一些潜在的应用和生态系统概览，希望能资助开发者高效地集成并利用这一框架于他们的研究和项目之中。
robohiveA unified framework for robot learning项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robohive

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