在机器人与强化学习范畴内比较主流仿真环境
机器人学
2021-03-09 v1 人工智能
机器学习
摘要
本通讯通过一系列基准测试，比较了四种不同的、面向机器人与强化学习（RL）的主流仿真环境的性能。基准测试场景经过精心设计，考量了当前的工业应用。鉴于需要尽可能快地运行仿真以减少 RL 智能体的真实世界训练时间，该比较不仅涵盖不同的仿真环境，还涵盖不同的硬件配置，从入门级笔记本到双 CPU 高性能服务器。我们表明，所选仿真环境从单核性能中获益最大。然而，在使用多核系统时，可并行运行多个仿真以提升性能。
引用
@article{arxiv.2103.04616,
title = {Comparing Popular Simulation Environments in the Scope of Robotics and Reinforcement Learning},
author = {Marian Körber and Johann Lange and Stephan Rediske and Simon Steinmann and Roland Glück},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.04616},
year = {2021}
}