本篇文章将向大家介绍RLBench，一个针对机器人研发的基准平台，旨在推动机器人操作常用任务的研发和对比评估。下面将以问答的形式来对RLBench进行介绍(RLBench的安装使用参考引文[1])。
问题1：RLBench和Gym提供的机器人模拟器环境对比，各有什么特色？
回答：RLBench为机器人强化学习等提供了一个基准平台，特别是单臂机器人的常用操作任务提供高保真仿真模拟环境，而gym是强化学习中更加通用的平台，提供了众多基础的物理仿真环境（如小车平衡杆CartPole-v0等，参考引文[2]）进行强化学习基础算法实验。RLBench默认使用的是Franka Panda机械臂，也可以支持其他机器人，有人已经移植了UR5等，仿真环境要和真实的机器人尽可能保持一致性（包括外形等几何结构一致性，动力学运动一致性以及仿真控制操作接口一致性），这样Sim2Real时会保持最大限度的兼容，迁移也更为方便和有效。RLBench的源代码里有一个gym.py文件，通过RLBenchEnv Wrapper类将RLBench的物理仿真环境进和Gym仿真环境进行了适配，如果研发人员熟悉了gym的环境，就可以采样gym的接口实现RLBench里定义的任务相关的强化学习等模型的研发。Issac Gym（引文[4]）是Nvidia提出的模拟仿真环境，其利用GPU强大的计算能力基于大量并行数据训练人形机器人的运动功能的强化学习模型算法上有较大优势，但CoppeliaSim的仿真度更高，适合高精度操作的工业机器人，更加适合sim2real的实验。具体的更多的信息可以参考引文[3]中的问题1的详细说明。
问题2：RLBench源代码结构及实现上关键点介绍
回答：关于RLBench的核心组件主要有：Scene，Observation，Task，Robot，ActionMode，Enrionment等等。具体每个部分的详细介绍和代码示例请参考引文[3]中的问题2的详细说明。
问题3：具体个性化任务的定义
回答：主要重载Task类中的几个关键函数：init_task，init_episode，variation_count等。具体关于每一个函数的作用及示例介绍请参考引文[3]中问题3的详细说明。
问题4：模拟仿真数据采集过程介绍
回答：主要通过TaskEnvrionment的get_demos函数获取多个episodes的rollout数据，具体的代码可以参考引文[3]中的问题4的详细说明。
References
- [1]、RLBench Installation：https://github.com/stepjam/RLBench?tab=readme-ov-file#install
- [2]、基于小车平衡杆的强化学习算法DQN的实现： DQN 算法
- [3]、RLBench基本介绍： ./Robotics/RLBench/README.md
- [4]、Issac Gym等模拟环境简介： 强化学习环境ISAAC GYM初步入门
Leave a Reply