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基于 robosuite 库#xff0c;进行双臂机器人学习训练
环境测试
下面展示下分别控制两个机械手随机运动的画面#xff1a;
双臂显示场景如下#xff1a;双臂调用代码如下#xff1a;
import numpy as np
import robosuite as suite
import robomimic
import rob…概要
基于 robosuite 库进行双臂机器人学习训练
环境测试
下面展示下分别控制两个机械手随机运动的画面
双臂显示场景如下双臂调用代码如下
import numpy as np
import robosuite as suite
import robomimic
import robomimic.utils.file_utils as FileUtils
import robomimic.utils.torch_utils as TorchUtils
import robomimic.utils.tensor_utils as TensorUtils
import robomimic.utils.obs_utils as ObsUtils
from robomimic.envs.env_base import EnvBase
from robomimic.algo import RolloutPolicyenv suite.make(env_name TwoArmLift,robots[Sawyer, Kinova3], # Kinova3, Auboi5, Sawyerhas_renderer True,has_offscreen_renderer False,use_camera_obs False,env_configuration single-arm-parallel,
)env.reset()low, high env.action_specif __name__ __main__:for i in range(100):action_0 np.random.randn(env.robots[0].dof) # dim 8action_1 np.random.randn(env.robots[1].dof)action [x for x in action_0] [x for x in action_1] # dim 16obs, reward, done, info env.step(action)# import ipdb; ipdb.set_trace()env.render()值得注意的是与单机械手控制相比只需要将 action 改成 16维的就可以。ps对于单机器人控制action 是7维的但是在这里两个机器人的动作是 16维的。
手动示教生成的数据
双臂控制
经过增加控制器实现了可以同时控制两个机器人的功能并能生成相应的数据文件。
