[发明专利]用于RoboMaster人工智能挑战赛的机器人强化学习训练环境系统在审
| 申请号： | 202010491376.2 | 申请日： | 2020-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN111882027A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 方逸然;张雪峰;田宇飞 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;B25J9/16 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 杜静静 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及用于RoboMaster人工智能挑战赛的机器人强化学习训练环境系统，该环境基于ROS、Python和C++，使用了Gazebo模拟器作为物理引擎，构建了基于OpenAI Gym强化学习的统一接口。该环境可以真实地模拟RoboMaster人工智能挑战赛中的机器人运动和比赛过程中的裁判系统数据，使用者可以根据情况自由地设计状态反馈和奖励。本发明使得各种基于强化学习的算法能够方便地基于此环境进行训练和效果评估，大大降低了研究RoboMaster人工智能挑战赛决策系统的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 robomaster 人工智能 挑战赛 机器人 强化 学习 训练 环境系统 | ||
【主权项】：
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