euRoboGym

Deep Reinforcement Learning (DRL) ist eine vielversprechende Technik zur Lösung komplexer Aufgaben für Roboter. Die parallele Simulation von Roboterumgebungen ist der Schlüssel, um den erforderlichen Lernprozess erschwinglich, kosteneffizient und sicher zu gestalten. In einem vorhergegangenen Projekt haben wir robo-gym entwickelt, ein Open-Source-Toolkit, das DRL für Robotersteuerungsstrategien mit verteilten Simulationen kombiniert. Wir haben die Eignung unseres Toolkits für Zielerreichungs- und Hindernisvermeidungsaufgaben für mobile Roboter sowie Manipulatoren gezeigt. Durch gemeinsame Schnittstellen werden in Simulation trainierte Strategien am richtigen Roboter verfeinert und zur Anwendung gebracht. Für das euRoboGym-Projekt werden wir unser Toolkit unter Einbeziehung aktueller Entwicklungen um die Möglichkeit erweitern, auf einfache Weise Trainings- und Ausführungsumgebungen für neue digitale Zwillinge umzusetzen. Darüber hinaus werden wir das Angebot an unterstützten Simulationswerkzeugen und -bausteinen ausbauen und Komponenten für weitere benötigte Roboter hinzufügen.