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Deepbots

Deepbots: A Webots-Based Deep Reinforcement Learning Framework for Robotics

概要

Deepbots 是一個開源框架，結合了 OpenAI Gym 介面和 Webots 機器人模擬器，以標準化方式在各種機器人場景中應用深度強化學習（DRL）。該框架旨在減少開發工作量，讓研究人員能夠輕鬆地在 Webots 中開發 DRL 方法。本文通過代碼示例和三個難度不同的案例展示了該框架的有效性。

主要貢獻

提供一個易於使用的 DRL 介面，結合 OpenAI Gym 和 Webots。
簡化了 DRL 方法的開發，處理了低層細節。
提供即用型標準化環境和額外的監控工具（如 tensorboard 日誌和繪圖）。

重要特點

Webots: 專業的 3D 機器人模擬器，支持多種機器人和傳感器。
OpenAI Gym: 標準化的 DRL 介面，提供經典的 agent-environment 循環。
Deepbots 框架: 作為 Webots 和 DRL 算法之間的中介，提供多層次的抽象和高代碼可讀性及可重用性。

Deepbots 架構

Supervisor Controller: 監督者控制器，負責從環境中獲取觀察並與 agent 交流。
Robot Controller: 機器人控制器，負責從傳感器讀取數據並執行動作。
通信機制: 使用發射器和接收器進行消息傳遞。

案例環境

CartPole: 維持倒立擺垂直，使用 PPO 算法。
Pit Escape: BB-8 機器人從坑中逃脫，使用 PPO 算法。
Find the Ball and Avoid Obstacles: E-puck 機器人找到目標並避開障礙物，使用 DDPG 算法。

結論

Deepbots 為想在高保真模擬器 Webots 中應用 RL 和 DRL 的研究人員提供了一個標準化的方法，適用於多種研究和教育用途。

參考文獻

提供了一系列相關文獻和資源鏈接，包括 OpenAI Gym、Gazebo、Isaac Gym 等。

Deepbots 框架的源代碼和更多信息可在 GitHub 上找到。

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