Aruen
个人建议先在模拟环境中训练出一个智能体，然后尝试sim2real的思路，不然10个机器人都不够你摔
模拟环境怎么选？强化学习怎么和电机相结合？
Aruen 有很多开源的环境模拟器，从这个方向切入。了解一下 Openai gym 库及其生态
建议先在虚拟环境下训练好，然后迁移至机器人。
有许多开源的训练环境。
大致流程可能是这样的，
可能对你有帮助的开源资料：
OpenAI's baselines: https://github.com/openai/baselines rllab: https://github.com/rllab/rllab TensorFlow's RL: https://github.com/tensorflow/agents Pybullet: https://github.com/bulletphysics/bullet3 MuJoCo: http://www.mujoco.org/
可以先看一下baselines示例代码
MujoCo 是个物理模拟引擎，可用于机器人控制环境模拟，
在模拟环境中训练出的智能体，如何迁移到实际机器人上？
这里面涉及到将训练的结果跟硬件关联起来，怎么能跟硬件关联起来，然后硬件还要做得好？
整个机器人的控制，通信之间关系等
sepilqi 用MujoCo建立一个双足机器人的动力学模型？在真实机器人上验证和测试训练的策略模型这个有很多问题，不知具体如何验证？
sepilqi
@Aruen 路上的这个方法是可行的，最好有个模拟器可能会帮助更大
