gabriel-rmi-openai-ros

Utilização do pacote OpenAI ROS para aprendizado por reforço utilizando robôs em Gazebo.

• Na pasta "docs" consta o artigo e a apresentação do trabalho.

Ambiente utilizado:

• Ubuntu 16.04
• ROS Kinetic
• Gazebo 7.0

Dependências:

• OpenAI_ROS package (https://bitbucket.org/theconstructcore/openai_ros.git)
  • Contém a integração com OpenAI e ambientes para treinar os robôs
• OpenAI_Gym_Construct package (https://bitbucket.org/theconstructcore/open_ai_gym_construct.git)
  • Contém os modelos da simulação e os worlds para o Gazebo
• Spawn_robot_tools package (https://bitbucket.org/theconstructcore/spawn_robot_tools.git)
  • Contém modelos utilizados em simulação
• VMRC package (https://bitbucket.org/theconstructcore/vmrc.git)
  • Contém os modelos da simulação para o barco do RobotX Challenge
• Hector_Gazebo packages (https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_gazebo.git)
  • Contém plugins e arquivos de world utilizados na simulação

Todas as dependências já estão incluídas neste repositório, bastando somente clonar para o seu catkin_ws.

Instalação:

1. Clone este repositório para o seu catkin_ws.
2. Execute o comando catkin_make
3. Source no arquivo devel/setup.bash

Para executar treinamento com WAM-V boat:

1. Iniciar a simulação:
   • roslaunch robotx_gazebo sandisland.launch
2. Inicie o treinamento:
   • roslaunch barco_openai start_training.launch
3. Abra a GUI do Gazebo caso queira acompanahr a simulação:
   • gzclient

• Estes comandos devem ser executados em terminais separados

Para executar treinamento com Turtlebot 2:

1. Iniciar a simulação:
   • roslaunch gym_construct main.launch
2. Inicie o treinamento:
   • roslaunch turtlebot_openai start_training.launch
3. Abra a GUI do Gazebo caso queira acompanahr a simulação:
   • gzclient

• Estes comandos devem ser executados em terminais separados

Gabriel Paludo Licks

Robótica Móvel Inteligente 2018/2