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SERL是一個經過精心實現的程式碼庫,包含了一個高效的離策略深度強化學習方法,以及計算獎勵和重置環境的方法,一個高質量的廣泛採用的機器人控制器,以及一些具有挑戰性的示例任務。它為社區提供了一個資源,描述了它的設計選擇,並呈現了實驗結果。令人驚訝的是,我們發現我們的實現可以實現非常高效的學習,僅需25到50分鐘的訓練即可獲得PCB裝配、電纜佈線和物體重定位等策略,改進了文獻中報告的類似任務的最新結果。這些策略實現了完美或接近完美的成功率,即使在擾動下也具有極強的魯棒性,並呈現出新興的恢復和修正行為。我們希望這些有前途的結果和我們的高質量開源實現能為機器人社區提供一個工具,以促進機器人強化學習的進一步發展。
需求人群：
["強化學習","機器人控制","自動化"]
使用場景示例：
使用SERL實現PCB裝配任務的強化學習
使用SERL訓練電纜佈線任務的策略
基於SERL實現物體重定位的示例
產品特色：
包含一個高效的離策略深度強化學習方法
計算獎勵和重置環境的方法
一個高質量的廣泛採用的機器人控制器
一些具有挑戰性的示例任務