WindowsAgentArena 项目使用教程

WindowsAgentArena 项目使用教程

WindowsAgentArena Windows Agent Arena (WAA) 🪟 is a scalable OS platform for testing and benchmarking of multi-modal AI agents. WindowsAgentArena 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WindowsAgentArena

1. 项目目录结构及介绍

WindowsAgentArena(WAA)是一个用于测试和评估多模态桌面AI代理的可扩展操作系统平台。项目目录结构如下:

  • .github/: 存放GitHub工作流文件。
  • docs/: 项目文档。
  • img/: 存储图像文件。
  • scripts/: 包含用于构建和运行项目的脚本。
  • src/: 源代码目录,包含项目的核心逻辑。
    • win-arena-container/: 包含与Windows Arena容器相关的文件。
  • .dockerignore: Docker构建时排除的文件列表。
  • .gitattributes: 定义如何处理项目中的不同文件类型。
  • .gitignore: Git忽略文件列表。
  • CODE_OF_CONDUCT.md: 项目行为准则。
  • LICENSE: 项目许可证信息。
  • README.md: 项目说明文件。
  • SECURITY.md: 安全策略文件。
  • SUPPORT.md: 支持信息文件。
  • requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件主要用于配置和运行WindowsAgentArena环境。以下是一些主要的启动脚本:

  • run-local.sh: 在本地环境中启动和运行WindowsAgentArena的脚本。此脚本会处理Docker镜像的构建、Windows 11 VM的准备工作以及基准测试的执行。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件用于指定运行环境所需的API密钥和其他参数。主要配置文件如下:

  • config.json: 存储API密钥和其他配置参数。文件内容示例:
{
  "OPENAI_API_KEY": "<OPENAI_API_KEY>",
  // 如果使用Azure端点
  "AZURE_API_KEY": "<AZURE_API_KEY>",
  "AZURE_ENDPOINT": "https://yourendpoint.openai.azure.com/"
}

在实际使用中,需要将<OPENAI_API_KEY><AZURE_API_KEY>替换为实际获取的API密钥。

通过上述步骤,用户可以开始配置和使用WindowsAgentArena项目,进行AI代理的测试和评估。

WindowsAgentArena Windows Agent Arena (WAA) 🪟 is a scalable OS platform for testing and benchmarking of multi-modal AI agents. WindowsAgentArena 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wi/WindowsAgentArena

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

在机器人技术中,运动控制是实现机器人精确、高效运动的关键环节,而轨迹规划则是运动控制的核心部分。其目的是设计出一条平滑、连续且符合机器人动力学约束的路径,使机器人能够从起点平稳地移动到目标点。其中,多项式插值是一种常用的轨迹规划方法,可根据给定的起点和终点条件,生成满足要求的曲线轨迹。三次、五次和七次多项式是轨迹规划中常见的类型,其阶数决定了轨迹的灵活性和复杂性。 三次多项式(Cubic Polynomial)是最简单的连续可微多项式,形式为 f(t)=at 3 +bt 2 +ct+d。它常用于简单任务,能够确保通过起点、终点以及两个中间点的切线方向,共四个控制点。三次多项式轨迹规划简单且计算成本低,但可能无法满足复杂运动需求。 五次多项式(Quintic Polynomial)增加了自由度,形式为 f(t)=at 5 +bt 4 +ct 3 +dt 2 +et+f。它可以确保通过起点、终点、两个中间点及其切线方向,共六个控制点。这使得五次多项式在保持平滑的同时,能更好地适应路径曲率变化,适用于复杂轨迹规划。 七次多项式(Seventh Polynomial)提供了更高的灵活性,可以处理复杂路径规划问题。它有七个控制点,可精确控制起点、终点及五个中间点的切线方向。七次多项式通常用于高精度任务,如精密装配或医疗手术机器人,能够精细控制速度和加速度变化。 文件名 seventh.m、cubic.m 和 quintic.m 可能是用 MATLAB 编写的函数,分别用于实现七次、三次和五次多项式的轨迹规划算法。这些函数通常接受起点、终点坐标和时间参数,计算多项式系数,并输出随时间变化的位置、速度和加速度数据。 在实际应用中,选择多项式次数需综合考虑以下因素:路径平滑性,更高阶多项式可减少加速度突变,降低机械应力;计算复杂性,阶数越高计算量越大,可能影响实时性能;控制精度,更高阶多项
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