视觉推动与抓取工具箱（Visual Pushing and Grasping）教程

视觉推动与抓取工具箱（Visual Pushing and Grasping）教程

visual-pushing-graspingTrain robotic agents to learn to plan pushing and grasping actions for manipulation with deep reinforcement learning.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/visual-pushing-grasping

1. 项目目录结构及介绍

该项目的目录结构如下：

visual-pushing-grasping/
├── data/          // 存储训练数据和模型
│   ├── logs/       // 训练日志
│   ├── models/     // 模型权重文件
│   └── scenes/     // 仿真场景配置
├── src/           // 代码源文件
│   ├── algorithms/ // 算法实现
│   ├── envs/       // 仿真环境
│   ├── utils/      // 工具函数
│   └── main.py     // 主执行文件
├── config.yaml    // 配置文件
└── README.md      // 项目说明文档

• data 目录包含了所有必要的数据，包括训练过程中的日志、模型权重以及仿真场景。
• src 目录存储了核心算法、环境定义、辅助工具和主执行脚本。
• config.yaml 是全局配置文件，用于设置训练参数。
• README.md 提供了项目的基本信息和指南。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件是 src/main.py，它负责初始化环境、加载配置、训练或测试代理。主要功能包括：

• 加载配置文件 config.yaml，获取所需的超参数。
• 初始化模拟器环境或真实机器人环境。
• 实例化策略网络（Q 函数）。
• 运行训练循环或测试循环，其中包括选择动作、执行动作、观察结果并更新网络等步骤。
• 根据配置文件的指示保存模型和记录训练日志。

要运行训练，可以在命令行中输入：

python src/main.py --train

若要进行测试：

python src/main.py --test

通过添加相应的命令行参数，可以自定义训练和测试的特定行为。

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 文件定义了训练和测试的全局配置。以下是一些关键配置项：

• env: 定义使用的环境，例如 simulated 或 real_world。
• model: 用于指定模型类型和架构。
• training: 包含训练相关的参数，如学习率、批大小、训练步骤数等。
• testing: 测试阶段的设置，例如测试次数和是否保存视频。
• robot: 如果在实际环境中运行，此处定义机器人的参数，如关节速度限制。
• logging: 设置日志输出路径和级别。

修改 config.yaml 可以调整算法的行为，以适应不同的训练需求和性能优化。

以上就是关于视觉推动与抓取工具箱（Visual Pushing and Grasping）项目的主要介绍。通过理解这个结构和配置，你可以开始训练自己的智能体，应用于实际的物体操纵任务。

visual-pushing-graspingTrain robotic agents to learn to plan pushing and grasping actions for manipulation with deep reinforcement learning.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/visual-pushing-grasping