Проверить интеграцию ROS с Unreal Engine

movefasta commented

2021-06-05 23:30:43 +03:00

(Migrated from gitlab.com)

https://github.com/code-iai/ROSIntegration

movefasta commented

2021-06-05 23:30:43 +03:00

(Migrated from gitlab.com)

assigned to @KT361

movefasta commented

2021-06-09 14:36:10 +03:00

(Migrated from gitlab.com)

ROS bridge для Unreal Engine по ссылке выше является реализацией научной статьи про обучение роботов в фотореалистичной среде - http://dx.doi.org/10.1109/ICRA.2019.8793474

Развитие высокопроизводительного восприятия мобильных роботов-агентов по-прежнему является сложной задачей. Для изучения соответствующих моделей восприятия обычно требуются обширные объемы помеченных обучающих данных, которые в идеале следует тому же распределению, что и данные, с которыми агент столкнется в своей целевой задаче. Последние разработки в игровой индустрии привели к созданию игровых движков, способных создавать фотореалистичные среды в режиме реального времени, которые можно использовать для реалистичного моделирования сенсорного ввода агента. Мы предлагаем новую структуру, которая позволяет определять различные сценарии обучения и создавать экземпляры этих сценариев. в высококачественном игровом движке, где перцептивный агент может действовать и учиться. Сценарии определяются на недавно разработанном языке описания сценариев, который позволяет параметризовать виртуальную среду и перцептивный агент.

ROS bridge для Unreal Engine по ссылке выше является реализацией научной статьи про обучение роботов в фотореалистичной среде - http://dx.doi.org/10.1109/ICRA.2019.8793474 > Развитие высокопроизводительного восприятия мобильных роботов-агентов по-прежнему является сложной задачей. Для изучения соответствующих моделей восприятия обычно требуются обширные объемы помеченных обучающих данных, которые в идеале следует тому же распределению, что и данные, с которыми агент столкнется в своей целевой задаче. Последние разработки в игровой индустрии привели к созданию игровых движков, способных создавать фотореалистичные среды в режиме реального времени, которые можно использовать для реалистичного моделирования сенсорного ввода агента. Мы предлагаем новую структуру, которая позволяет определять различные сценарии обучения и создавать экземпляры этих сценариев. в высококачественном игровом движке, где перцептивный агент может действовать и учиться. Сценарии определяются на недавно разработанном языке описания сценариев, который позволяет параметризовать виртуальную среду и перцептивный агент.

movefasta (Migrated from gitlab.com) closed this issue

2021-09-17 12:23:19 +03:00

Rows
Columns

Проверить интеграцию ROS с Unreal Engine #16