四足学習シミュレータ

私は現在、4脚（四足歩行）、3 DOF（自由度）のロボットを構築しています。ここで、シミュレーターを使用してコンピューターで学習し、アルゴリズムをロボットにアップロードすることが提案されています。私が使用しているArduinoの宇野をロボットのため、どのようなソフトウェア私はArduinoのボードにアップロードすることができ、その後の学習をシミュレートするために使用してだろうか？

望楼はあなたがしたいことのための良いツールです。カスタムロボットを使用しているので、シミュレーターが使用するモデルを構築する必要があります。彼らはなんとかそれをかなり簡単にすることができましたが、四足歩行の人にとっては、それが少し時間がかかると想像できます。

GazeboもROSでうまく機能するので便利です。つまり、ビルドすると、ロボットを制御するプログラムを構築し、統合を介してシミュレーションされたロボットに、またはrosserialを介して実際のロボットにコマンドを送信できます。これらのツールを使用していない場合は、ソリューションの開発に時間がかかることに注意してください。

これにはロボットのシミュレーションは含まれませんが、OpenCV機械学習ライブラリは、ロボットにダウンロードする学習アルゴリズムとトレーニングパラメーターを評価するのに役立つ場合があります。

これにはニューラルネットワークの実装が含まれており、この問題に特に関心を持つ可能性があります。

OpenCvも標準ライブラリであり、ロボット自体の他のシミュレータとうまく統合できるでしょう。

最近オープンソース化されたV-REPシミュレータはあなたのニーズに合うかもしれません。Gazeboよりも親しみやすく、Windows、OSX、Linuxで実行できます。彼らのチュートリアルはかなり簡単です。プログラムで（ROSを含めて）インターフェースするには、さまざまな方法があります。ヘキサポッドを作成するためのチュートリアルもあるようですが、四足歩行のサンプルがまだない場合は、おそらくこれを出発点として使用できます。残念ながら、シミュレータはUIレンダリングに直接結びついていると思いますが、Gazeboの場合は必ずしもそうではありません。

したがって、プログラムは、V-REPとインターフェースするために多くの方法の1つを使用して、V-REPのセンサーから決定された特定の歩行のパフォーマンスを機械学習アルゴリズム（おそらくOpenCVからの何か）にフィードする必要があります@WildCrustaceanが言及されています）。次に、シミュレートされたロボットが使用する歩行の説明から、Arduinoの実際のモーターを指令するために使用されるものへの変換を考え出す必要があります。

一方、既存の物理エンジンを使用して独自のシミュレータを作成し、グラフィックライブラリでレンダリングすることもできます。BulletとOGREは、C ++が好きな場合に、それぞれこの目的に使用できます。他のプログラミング言語には他にもたくさんあります。

また、歩行生成に取り組む研究者がシミュレーションをどのように行うかについても調べます。専用の既存のオープンソースプロジェクトがあるかもしれません。