机器人方向：深度强化学习算法工程师

原创

wx62830f4b679a4 2024-01-28 23:18:47 ©著作权

文章标签 应用场景机器人仿真强化学习 文章分类 copilot AIGC

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者wx62830f4b679a4的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

应用场景：

多自由度机器人、双足、四足仿生机器人的决策规划

机器人仿真软件：

mojuco, vrep, gazebo, NVIDIA Isaac

Mujoco/Bullet/Webots/Gazebo/CoppeliaSim/Isaac

仿真软件（如Adams/Gazebo）

常用的深度强化学习算法：

DQN、DDPG、A3C等

上一篇：智能工业化的关键一环：sim2real的仿真环境设计

下一篇：机器人算法：机器人的控制算法（传统控制算法、基于模型的控制算法、非人工智能算法） —— 自动控制算法

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

机器学习、深度学习、强化学习的人工智能代码原理与实现

机器学习、深度学习和强化学习是三个不同但有一定联系的概念。机器学习是一种从数据中学习模式和规律的方法，通过算法让机器从数据中自动获取知识和经验，从而实现对未知数据的预测和决策。机器学习的方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。深度学习是机器学习的一种特殊方法，其核心是人工神经网络（ANN）。深度学习通过构建多层神经网络模型，使用反向传播算法对模型进行训练，从而实现对复杂数据的高层次抽

机器学习深度学习强化学习
软件工程师，入门下深度学习吧

ChatGPT，英文全称为Chat Generative Pre-trained Transformer，是OpenAI研发的聊天机器人程序。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流。除此之外，还能进行撰写邮件、脚本、文案、翻译、代码，写论文、写诗、绘画等任务。ChatGPT是人工智能深度学习的技术产物。对于软件工程师，了解下深度学习的发展历程、基本概念和基本原理等知识，还是很有必要的。

深度学习神经网络卷积
强化学习详解：理论基础与核心算法解析

本文详细介绍了强化学习的基础知识和基本算法，包括动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分学习，解析了其核心概念、算法步骤及实现细节。关注作者，复旦AI博士，分享AI领域全维度知识与研究。拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智能实验室成员，国家级大学生赛事评审专家，发表多篇SCI核心期刊学术论文，上亿营收AI产品研发负责人。一、导论强化学习（Reinforcement Learning,

人工智能
强化学习对机器人的作用

本文简要介绍了强化学习在机器人领域的应用及其优势和挑战，希望能为读者提供对这一领域更深入的理解。随着技术的不断进步，强化学习有望在机器人技术中发挥更大的作用。

强化学习人机交互泛化
雷博招聘|机器人（SLAM）、深度学习、机器视觉算法工程师等岗位

3D视觉工坊致力于推荐最棒的工作机会，精准地为其找到最佳求职者，做连接优质企业和优质人才的桥梁。公司介绍：雷博科技（Roboworks）是一家以研发设计生产专业作业机器人为主营业务的国际科技公司。雷博科技以“研发出能够解放人类的机器人为己任”为愿景，专注于传统行业专业作业机器人、机器人操作系统和芯片的研发和应用。雷博科技在澳大利亚悉尼、中国上海和深圳均设有研发中心，同时与多家国内国际专业机构建

3d 深度学习计算机视觉
人形机器人 —— 利用机器人的目标运动轨迹结合强化学习算法实现机器人的步态控制

真实数据的收集（模仿学习+强化学习）：这里的真实人类步态数据收集后用作模仿学习，具体实现细节可以是用真实人类行为的数据生成人形机器人的目标行动轨迹，然后利用目标行动轨迹和机器人的实际行为规矩计算出reward值。具体的强化学习算法： PPO算法

强化学习数据数据收集
深度学习的发展方向：深度强化学习！

深度学习不够智能，强化学习又太抽象。深度强化学习是两套理论体系乘风破浪以后的成团产物，其骨架来自强化学习，而灵魂由深度学习赋予。深度强化学习是一个值得持续研究和关注的新方向。一、深度学习的反思现在深度学习大热，一点也不输给现在的室外气温，但大热背后也有隐忧，深度学习虽然表面光鲜，但细看就会发现：仍然充满了槽点。其中一个可谓是直击灵魂。现在深度学习用得最多的就是有监督学习。有监督学习不妨理解成“有参

java
深度强化学习 DQN算法

DQN算法，英文名为Deep Q Network，被称为深度Q网络，其将深度神经网络结合了Q-learning。传统的Q-learning使用表

神经网络深度学习人工智能机器学习算法
XYZ Robotics招聘|机器人3D视觉及成像、深度学习、机器人系统算法工程师等岗位

机器人技术正在改变世界!公司介绍：星猿哲科技（XYZ Robotics）致力赋予机器人全自主感知与操作的能力，变革生产方式，解放人类双手。成立于2018年，我们凭借全球领先的3D视觉、机器人运动规划和夹具设计等前沿技术，为物流和制造业提供小件无序分拣、拆码垛、深框上下料与装配等全套产品解决方案。公司在3年内连续获得多家头部VC基金投资，融资额度及产品落地速度均领跑所处赛道。

点云 3d 深度学习
【深度学习】深度学习的发展方向：深度强化学习！

作者：莫凡&马晶敏，上海交通大学，Datawhale成员深度学习不够智能，强化学习又太抽象。深度强化学习

算法游戏人工智能编程语言强化学习
基于视觉模型强化学习的通用机器人

有时候，只要看一眼，有些天分的人就能进行模仿。用学术一点的话说就是：只需少量的明确监督和反馈，人类就可以通过简单的交互和对世界的生理感知，来学习各种运动技能。

基于视觉模型强化学习的通用机器人
强化学习-自适应行为及认知机器人概述

第二个目标是利用对自适应机器人在具体实验中发现的行为和认知解决方案的分析来说明具身智能的基本方面：机器人的身体和“大

机器人机器学习深度学习自适应
应用于真实世界机器人的强化学习

https://www.toutiao.com/a6687548418732065283/机器人在整个现代工业中都很普遍。与上个世纪的大多数科幻作品不同，类人机器人仍然没有收拾我们的脏盘子和垃圾，也没有施瓦辛格的终结者在战场上作战（至少现在......）。但是，几乎在每个制造工厂中，机器人都在做几十年前人类工作人员过去所做的繁琐和艰巨的工作。机器人的重复而精确的工作能力任...

经验分享
强化学习实战(一)：策略迭代算法实现机器人快速寻找金币

一、构建机器人寻找金币的环境构建机器人寻找金币的环境需要编写四个主要函数： reset():利用均匀随机分布初始化智能体的状态；render():扮演图像引擎的角色，渲染，显示环境中物体的图像；step():扮演物理引擎的角色，模拟环境中物体的运动规律；transform():状态转换，获得下一个状态，立即汇报，是否

人工智能强化学习机器学习动态规划迭代
强化学习算法中深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）是一种结合深度学习和强化学习的算法，用于解决具有高维状态空间和动作空间的复杂任务。它通过将神经网络作为值函数近似器来实现强化学习。在传统的强化学习中，值函数可以是一个表格，每个状态和动作对应一个值。然而，对于具有大量状态和动作的问题，表格方法的存储和更新变得非常困难。深度强化学习通过使用神经网络来近似值函数，解决了这个问题。

强化学习神经网络代码示例
LLM 深度强化学习深度强化算法

深度强化学习算法ACTOR-CRITIC复习一下经典的Policy-Gradient：先让agent和环境互动一下，最后一项某时刻t，做出动作at，可以计算出这个状态st，再看出奖励r多大。把这些奖励从t到T加起来。r前面的系数γ可以抛弃一些时间轴上久远的值，可以设0.9到1之间。b是基线，这项的目的是括号中的值有正有负。如果正数，要增加在这个状态采取这个动作的几率。这就是策略梯度（Policy-

LLM 深度强化学习算法机器学习深度学习方差
机器人仿真 python 机器人仿真工程师

最近ChatGPT可以说是太火了！简单介绍一下，ChatGPT是最近火起来的AI聊天机器人，不仅能够智能回复，还能基于大数据库，按照要求撰写文案，甚至还可以编代码、做图……功能强大，让人忍不住猜想：我的工作是不是要被AI取代了？仿真工程师会不会被AI替代呢？我们特意问了下ChatGPT，它是这样回答的：确实，仿真需要工程师设计仿真模型、评估仿真结果的准确性以及对结果进行解释，AI不可能完全替代。不

机器人仿真 python 人工智能行业信息信息检索聊天机器人
PlotNeuralNet画深度强化学习深度强化算法

DQN直接训练一个Q Network 去估计每个离散动作的Q值，使用时选择Q值大的动作去执行（贪婪策略）DQN可以处理每个离散的动作，对于连续动作空间上，虽然可以细分步长转化为更多的离散动作来做，但效果不好且训练成本倍增，由此学者们想到了Policy Gradient 确定策略梯度。一、PG Policy Gradient策略梯度算法是一种更为直接的方法，它让神经网络直接输出策略函数

算法深度学习神经网络深度强化学习拟合
深度强化学习噪声衰减深度强化算法

深度强化学习将深度学习的感知（预测能力）与强化学习的决策能力相结合，利用深度神经网络具有有效识别高维数据的能力，使得强化学习算法在处理高纬度状态空间任务中更加有效一、DQN算法简介1：核心思想深度Q网络算法（DQN）是一种经典的基于值函数的深度强化学习算法，它将卷积神经网络与Q-Learning算法相结合，利用CNN对图像的强大表征能力，将视频帧视为强化学习中的状态输入网络，然后由网络输出离散的动

深度强化学习噪声衰减游戏深度学习 cnn pytorch
深度强化学习求解vrp 深度强化算法

1. Q-Learning回顾上一期我们讲了Q-Learning以及Sarsa的算法流程，同时我们还手写了基于Q-Learning以及Sarsa来解决OpenAI gym中的FrozenLake问题。今天，我们将借助神经网络来重新解决这个问题。（FrozenLake问题简单来说就是走迷宫，走错了将不会有任何奖励，走到了目标位置就会获得1的奖励。关于FrozenLake问题的更多描述，请参阅ht

深度强化学习求解vrp 神经网络构造函数建模
android 13 U盘检测

全能u盘恢复工具是款功能比较强大的U盘修改软件；大家在进行使用U盘的过程中，经常需要插入不相同的电脑进行数据的读取，这样就容易造成U盘的损坏和病毒的入侵，如果您的U盘目前不能对数据进行读取，数据丢失严重就能使用该软件帮助您完成对U盘的修复；它对Windows的操作系统兼容，扫描的速度比较的快，智能的完成对数据的分析，让您的恢复更加快捷方便！软件功能内置相当实用的参数查询器并且支持对U盘的扩容检测工

android 13 U盘检测 linux u盘引导修复工具下载搜索 u盘使用说明
rpm怎么安装 centos

1、rpm命令rpm -q vim 查看是否安装vim软件包rpm -qa 查看安装的所有软件rpm -qi bash 查看指定软件的信息rpm -ql bash 查看指定软件的列表which vi 查看vi命令的配置文件在边 rpm -qf /usr/bin/vi 查看该文件属于哪个软件包 cd /mnt/Packages 这里面都是以.rpm的软件包查看未安装的rpm准备去安装 rpm -q

rpm怎么安装 centos rpm使用及源码安装httpd服务 centos 源码安装依赖包
tplink路由器虚拟服务器端口映射 emule

在本文中，192路由网主要给大家介绍下TP-Link TL-WDR5620这款路由器上网设置步骤。如果你的TP-Link TL-WDR5620路由器是新购买回来的，或者是刚把TL-WDR5620恢复出厂设置；现在设置TL-WDR5620路由器上网时，建议大家按照下面的步骤顺序来进行操作：1、连接TL-WDR5620路由器2、设置电脑IP地址3、设置TL-WDR5620路由器4、检查设置是否成功5、

tp-wdr5620 创建虚拟服务器 IP DNS 网线
边缘网关图像识别算法

　　一切现代生产制造过程中，最重要的是对流水线生产和操作数据进行汇总和分析。所以，当今工业物联网概念下的许多技术，都是为了提高这些环节的效率，其中最关键的一个环节就是边缘计算的应用。　　早些时候，这些工作需要专业工程师或技术人员点到点记录，然后人工分析，提交，最后由管理人员做出决定，这个过程的人力和时间成本都是很高的。这类记录员所扮演的角色，实质上是连接生产端各个信息孤岛的链条。　　边缘计算，又称

边缘网关图像识别算法物联网数据计算技术
java连接DBF文件

一、JDBC的主要作用：用Java代码来操作数据库（oracle，mySQL）1、数据的添加2、数据的删除3、数据的更新4、数据的查询5、事物二、编写JDBC的步骤1、加载驱动——不同的数据库加载不同的驱动。2、获取数据库连接 connection3、构建statement 或者preparedstatement 对象 ——执行的SQL4、执行SQL语句 ——返回结果5、

java连接DBF文件数据库 java 大数据 System

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯