伯克利那个会“18般武艺”的DeepMimic模型开源了!.doc
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1、伯克利那个会“18般武艺”的DeepMimic模型开源了!还记得今年4月伯克利BAIR实验室发布的那个会“18般武艺”的DeepMimic模型吗?他们使用强化学习技术,用动作捕捉片段训练模型,教会了AI智能体完成24种动作,走路、跑步就不用说了,还包括翻跟斗、侧翻跳、投球、高踢腿等等高能动作。体会一下:回旋踢跑步投球训练每一种动作都需要动作捕捉和深度强化学习,而BAIR的研究者创造了一个全新的系统,教会agent完成复杂、逼真的动作任务。作者Xue Bin Peng等人将这个系统命名为DeepMimic,比已有工作更进一步的是,他们的目标是在训练一个agent完成特定任务的前提下,使它的动作更
2、贴近真实。他们的论文发表在SIGGRAPH 2018。除了人形机器人外,他们还训练了Atlas机器人、暴龙、龙等形态的agent。Atlas机器人整个DeepMimic所需要的input分为三部分:一个被称为Character的Agent模型;希望Agent学习的参考动作(reference motion);希望Agent完成的任务(task)所定义的reward function。训练之后会得到一个可以控制Agent同时满足与参考动作相似且可以完成任务的控制器。四种翻滚动作现在,DeepMimic的代码、数据和训练策略已经全部开源,感兴趣的读者不妨试试拿来训练自己的“功夫小子”。开源代码SI
3、GGRAPH 2018论文:“DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills”的代码。这个框架使用强化学习来训练一个模拟人形智能体来模仿来自mocap数据的各种运动技能。项目页面:https:/xbpeng.github.io/projects/DeepMimic/indexlC+:Bullet 2.87 (https:/github/bulletphysics/bullet3/releases)Eigen (http:/eigen.tuxfamily/index.p
4、hp?title=Main_Page)OpenGL = 3.2freeglut (http:/freeglut.sourceforge/)glew (http:/glew.sourceforge/)Python:PyOpenGL (http:/pyopengl.sourceforge/)Tensorflow (https:/tensorflow/)MPI4Py (https:/mpi4py.readthedocs.io/en/stable/installl)Misc:SWIG (http:/swig/)MPIWindows:https:/docs.microsoft/en-us/message
5、-passing-interface/microsoft-mpiLinux:sudo apt install libopenmpi-devBuild模拟环境是用C+编写的,python包装器使用SWIG构建。要安装python依赖项,请运行pip install -r requirements.txt请注意,必须在MPI4Py之前安装MPI。Windowswrapper使用DeepMimicCore.sln构建。1. 从配置管理器中选择x64配置。2. 在DeepMimicCore的项目属性下,修改要包含的其他包含目录Bullet源目录Eigen包括目录python包含目录3. 修改要指定的其
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