Unity + Python + 箱庭でロボットを強化学習させてみよう！ - Qiita
概要 TOPPERS/箱庭では、様々なロボットがありますが、これらのロボットを強化学習できる環境を準備しました。 Python使って、Unity上のロボットの強化学習で試してみたいと思われる方にはお役に立てる環境と思います！ ちなみに、PythonからChatGPTのAPI使って、箱庭ロボットを動かすこともできます。 ロボットの種類 箱庭で利用できるロボットとしては以下があります。 荷物運搬ロボット 本記事で、強化学習用に用意したもので、利用可能です。 ETロボコン競技用ロボット(HackEV) ET ロボコン競技用ロボットと同じモデルです。荷物運搬ロボットと同じ通信インタフェースですので、強化学習可能です。 EV3 ベースの電車・信号モデル こちらは、電車のレール上を走るロボットと信号用のロボットです。通信インタフェースはEV3ベースですので、これまでのものと同じです。 原理的には同様に
道路を作成してTurtlebot3を動かす - Qiita
概要 TOPPERS/箱庭を使うと，道路を自由に作成して，作成した道路上でTurtlebot3を動かすことができます． なお，現時点では，ROS2のみ対応しています． インストール手順 インストール手順は以下の通りです． 基本的には，ROS対応版箱庭と道路作成ツールのインストール手順と同じですので，変更差分のみ補足しています． ROSプログラムをビルドする Unityをインストールする UnityのROSパッケージをインストールする 箱庭のUnityパッケージをダウンロードする Unityに箱庭Unityパッケージをインポートする Scenesフォルダ直下には，以下の２つのシーンが存在しています． RoadCreator Toppers_Course 箱庭をインストールする なお，最後のインストールは以下のtb3だけでOKです． bash utils/install.bash ros2 r
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