Learning to Fly -- a Gym Environment with PyBullet Physics for\n Reinforcement Learning of Multi-agent Quadcopter Control
Notice bibliographique
Résumé
Robotic simulators are crucial for academic research and education as well as\nthe development of safety-critical applications. Reinforcement learning\nenvironments -- simple simulations coupled with a problem specification in the\nform of a reward function -- are also important to standardize the development\n(and benchmarking) of learning algorithms. Yet, full-scale simulators typically\nlack portability and parallelizability. Vice versa, many reinforcement learning\nenvironments trade-off realism for high sample throughputs in toy-like\nproblems. While public data sets have greatly benefited deep learning and\ncomputer vision, we still lack the software tools to simultaneously develop --\nand fairly compare -- control theory and reinforcement learning approaches. In\nthis paper, we propose an open-source OpenAI Gym-like environment for multiple\nquadcopters based on the Bullet physics engine. Its multi-agent and vision\nbased reinforcement learning interfaces, as well as the support of realistic\ncollisions and aerodynamic effects, make it, to the best of our knowledge, a\nfirst of its kind. We demonstrate its use through several examples, either for\ncontrol (trajectory tracking with PID control, multi-robot flight with\ndownwash, etc.) or reinforcement learning (single and multi-agent stabilization\ntasks), hoping to inspire future research that combines control theory and\nmachine learning.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».