我们提出了 DeepSim 1，这是一个用于 ROS 和 Gazebo 的强化学习环境构建工具包。 它允许机器学习或强化学习研究人员访问机器人领域并在 ROS 和 Gazebo 模拟环境中创建复杂且具有挑战性的自定义任务。 该工具包提供了高级功能的构建块，例如碰撞检测、行为控制、域随机化、生成器等等。 DeepSim 旨在通过提供 Python 接口来减少机器人和机器学习社区之间的界限。 在本文中，我们讨论了 DeepSim Toolkit 的组件和设计决策。
pdf: https://arxiv.org/pdf/2205.08034v1.pdf
