［Weekly RL with code］４脚ロボットMinitaurのシミュレータと深層強化学習による歩行学習

強化学習に関する話題をコード付きで毎週更新するシリーズ「Weekly RL with code」の内容です。

Minitaurとよばれる４脚ロボット（４足歩行ロボット）のPyBulletによる学習環境について詳細を説明しています。
また、Stable Baselines3とよばれる強化学習ライブラリを用いて歩行学習を実行しています。

ノートブック：https://gist.github.com/AGIRobots/71fdcb33a268506cc754072f791e217e
解説記事：https://agirobots.com/weekly-rl-with-code-minitaur-1/

00:00 オープニング
0:33 目次
1:45 Minitaur環境の概要
2:55 状態・行動
4:55 報酬
7:10 エピソードの終了条件
8:00 強化学習問題
8:54 コードについて
9:20 PPOによる歩行学習の結果
10:00 SACによる歩行学習の結果
10:57 TQCによる歩行学習の結果
11:27 報酬グラフ
12:20 まとめ

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