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OpenAI 开源机器人模仿 Python 库,并行模拟处置速度晋升400%

OpenAI 开源机器人模仿 Python 库,并行模拟处置速度晋升400%

原题目:OpenAI 开源机器人模拟 Python 库,并行模拟处理速度提升400%

在从前一年的研讨中,OpenAI团队开源一个使用 MuJoCoengine开发的用于机器人模拟的高机能Python库。雷锋网了解到, 该Python库是OpenAI团队深刻学习机器人研究的中心工具之一,当初该团队宣布的是作为MuJoCo的重要版本的mujoco-py(Python 3 的 MuJoCo 绑定)。 Mujoco-py 1.50.1.0带来了许多新的功能和显着的性能提升,白菜全讯网。雷锋网获悉,新功效包含以下多少点:

  • 高效处理并行模拟

  • GPU 加速的自动 3D 渲染

  • 直接拜访 MuJoCo 函数跟数据构造

  • 支持所有的 MuJoCo 1.50 功能,比方改良的接触求解器

批量模拟

轨迹(trajectory)优化和强化学习中的许多方式(如LQR,PI2和TRPO)可以从并行运行多个模拟中受益。 mujoco-py通过OpenMP使用数据并行,并通过Cython和NumPy直接访问内存治理,从而使批量模拟更有效力。

新版本的MjSimPool接口的初步使用显示,速度超过旧版本的 400%,并且在一个已优化和受限的使用模式中(通过 Python 的多处理工具包获取雷同水平的并行盘算)依然大概为旧版本的180%。提速的大局部起因在于MuJoCo各种数据结构的访问时光缩短。

能够以这个案例懂得MjSimPool。https://github.com/openai/mujoco-py/blob/master/examples/simpool.py

高性能纹理随机化

在OpenAI的很多名目中都应用域随机化技术。 最新版本的mujoco-py支撑支持主动的(headless)GPU 渲染,与基于CPU的渲染比拟,它的速度有40倍的提升,可以每秒发生数百帧的合成图像数据。 在上述(减速)动画中,OpenAI使用理随机化技巧来转变一个机器人的纹理,辅助这个机器人辨识其身材(在将其从模拟器转移至事实时)。 请查看examples / disco_fetch.py以获取随机纹理天生的示例。

采取mujoco-py实现VR

由mujoco-py公然的API足以使虚构现实交互而无需任何额定的C ++代码。 OpenAI使用mujoco-py将MuJoCo的C ++ VR示例移植到Python,白菜全讯网。 假如您有HTC Vive VR设置,您可以尝试使用这一示例(此支持被以为是试验性的,然而OpenAI已经在内部使用它了)。

API和用法

开端使用mujoco-py的最简略的方法是使用MjSim class。 它是缭绕模拟模型和数据的包装(wrapper),可让你轻松地进行模拟并从相机传感器中渲染图像。 下面是一个简单的例子:

from mujoco_py import load_model_from_path, MjSim

model = load_model_from_path("xmls/tosser.xml")

sim = MjSim(model)

sim.step()

print(sim.data.qpos)

# => [ -1.074e-05 1.043e-04 -3.923e-05 0.000e+00 0.000e+00]

对高阶用户,白菜全讯网,OpenAI 供给了大批的低程度接口以直接访问 MuJoCo C 结构体和内部函数。


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