Repolode
제출하기
Farama-Foundation

Farama-Foundation/Gymnasium-Robotics

Gymnasium API를 기반으로 구축된 MuJoCo 로봇 강화 학습 환경 모음입니다.

GitHub에서 보기웹사이트
스타
1,966
포크
161
열린 이슈
28
마지막 커밋
24일 전

어떤 프로젝트인가요?

Gymnasium-Robotics는 강화 학습을 위한 시뮬레이션 로봇 환경을 제공하며, Gymnasium API로 사용할 수 있고 MuJoCo 물리 엔진에서 실행됩니다. 7-DoF Fetch 로봇 팔을 이용한 조작 작업, 24-DoF Shadow Dexterous Hand를 이용한 손 안에서의 정교한 조작, PettingZoo ParallelEnv API를 따르는 Gymnasium MuJoCo 환경의 멀티 에이전트 팩터라이제이션을 지원합니다.

또한 미로 탐색, Adroit 손 조작 작업, Franka Kitchen 멀티태스크 설정 등 리팩터링된 D4RL 환경도 포함합니다. 로봇 환경은 GoalEnv 클래스를 기반으로 한 멀티 골 API를 사용하며, 관측값에는 observation, desired_goal, achieved_goal 키가 포함됩니다. Hindsight Experience Replay를 위해 대체 목표를 지정해 보상 함수와 종료 함수를 다시 계산할 수 있습니다.

pip으로 설치할 수 있습니다. Linux와 macOS를 공식 지원합니다. 최신 환경은 현재 mujoco Python 바인딩을 사용하며, 레거시 버전은 mujoco-py에 의존합니다.

핵심 기능

  • 01reach, push, slide, pick-and-place 작업을 위한 7-DoF 팔 기반 Fetch 환경.
  • 02객체 조작을 위한 Shadow Dexterous Hand 환경이며, 터치 센서 관측값을 선택적으로 사용할 수 있습니다.
  • 03PettingZoo ParallelEnv API를 사용하는 멀티 에이전트 MuJoCo 환경.
  • 04리팩터링된 D4RL 미로, Adroit, Franka Kitchen 환경.
  • 05Hindsight Experience Replay를 위한 목표 리라벨링을 지원하는 멀티 골 GoalEnv 인터페이스.

활용 사례

  • 로봇 조작 작업에서 강화 학습 알고리즘을 벤치마크합니다.
  • 목표 조건부 정책을 학습하고 hindsight 리라벨링을 적용합니다.
  • 팩터라이즈된 MuJoCo 로봇을 활용한 멀티 에이전트 제어를 연구합니다.
  • D4RL 스타일의 미로 및 주방 작업에서 오프라인 RL 실험을 수행합니다.

빠른 시작

  1. 1

    PyPI에서 라이브러리를 설치합니다

    pip install gymnasium-robotics
  2. 2

    MuJoCo 웹사이트의 안내에 따라 물리 엔진 MuJoCo를 설치합니다

  3. 3

    라이브러리를 가져와 환경을 등록한 다음 FetchReach-v4와 같은 환경을 생성합니다

사용 전 알아둘 점

  • 공식적으로 지원하는 운영체제는 Linux와 macOS뿐이며, Windows는 공식 지원하지 않습니다.
  • 물리 엔진 MuJoCo를 별도로 설치해야 합니다.
  • 이전 환경은 mujoco-py에 의존하며, 선택적 추가 설치가 필요합니다.

포함된 컬렉션

오픈소스 AI 에이전트 프레임워크와 앱강화학습 프레임워크와 학습 환경로보틱스 & 구현형 AI 프로젝트

토픽

#reinforcement-learning#robotics#mujoco#simulation#gymnasium#multi-agent#manipulation#d4rl

자주 묻는 질문

Gymnasium-Robotics은(는) 무엇인가요?
Gymnasium API를 기반으로 구축된 MuJoCo 로봇 강화 학습 환경 모음입니다. Gymnasium-Robotics는 강화 학습을 위한 시뮬레이션 로봇 환경을 제공하며, Gymnasium API로 사용할 수 있고 MuJoCo 물리 엔진에서 실행됩니다. 7-DoF Fetch 로봇 팔을 이용한 조작 작업, 24-DoF Shadow Dexterous Hand를 이용한 손 안에서의 정교한 조작, PettingZoo ParallelEnv API를 따르는 Gymnasium MuJoCo 환경의 멀티 에이전트 팩터라이제이션을 지원합니다.
Gymnasium-Robotics은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
Gymnasium-Robotics은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
Gymnasium-Robotics은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. Gymnasium-Robotics의 마지막 커밋은 2026년 10월 14일입니다.
Gymnasium-Robotics은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
로봇 조작 작업에서 강화 학습 알고리즘을 벤치마크합니다. 목표 조건부 정책을 학습하고 hindsight 리라벨링을 적용합니다. 팩터라이즈된 MuJoCo 로봇을 활용한 멀티 에이전트 제어를 연구합니다. D4RL 스타일의 미로 및 주방 작업에서 오프라인 RL 실험을 수행합니다.
Gymnasium-Robotics는 어떻게 설치하나요?
PyPI에서 라이브러리를 설치합니다: pip install gymnasium-robotics MuJoCo 웹사이트의 안내에 따라 물리 엔진 MuJoCo를 설치합니다 라이브러리를 가져와 환경을 등록한 다음 FetchReach-v4와 같은 환경을 생성합니다
Gymnasium-Robotics은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/Farama-Foundation/Gymnasium-Robotics

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

관련 프로젝트