Webots Robot RL

Webot 시뮬레이터의 로봇에 대해서 RL의 학습, 모델 배포를 관리하는 것을 목표로 한다.

Info

• Code []

이 연구는 위봇로봇을 강화학습으로 학습시키기 위해서

Code Structure

• We implement an agent by a single file so that the agent’s policy used for the future work. In addition, the model is saved by the state dict.
• Basically the agent is SAC.
• Environment class communicates with the for the purpose of the

--wrl
    🌸--agent.py 
    --envs
        🌸--rosbot_env.py
        🌸--drone_env.py
    --utils
        🌸--webot.py
--scripts
    🌸--train_sac.py

--notebooks 
    🌸--

• env_type : determines the observation and reward space for the control

##