本プロジェクトは、Isaac Lab を基盤とした強化学習環境で、RGB画像を観測として使用し、並列に複数エージェントを学習させるためのシステムです。 カスタムタスク camera_based_rl において、画像入力から特徴ベクトルを抽出するCNNベースのネットワークを使用し、画像からのポリシー学習が可能です。
以下のコマンドで3つの並列環境を起動し、学習を行わずにシミュレーション環境のみを確認できます。
python create_simulator_env.py --enable_cameras --num_envs 3
以下のように、カスタムタスクと学習スクリプトを Isaac Lab の所定のディレクトリにコピーしてください。
🔧 タスク用コードの配置
cp -r ~/camera_based_rl_isaac/camera_based_rl ~/IsaacLab/source/isaaclab_tasks/isaaclab_tasks/manager_based/classic
🎓 トレーニング用スクリプトの配置
cp ~/camera_based_rl_isaac/train.py ~/IsaacLab/scripts/reinforcement_learning/sb3
学習スクリプトを実行し、カメラ画像を観測すると共に並列環境で訓練を開始します
cd ~/IsaacLab/scripts/reinforcement_learning/sb3
python train.py --task camera_based_rl --enable_cameras --num_envs 3
このプロジェクトのソースコードは BSD3-Clause License に基づいて公開されています
また, 一部に Isaac Lab（BSD 3-Clause License）のコードを含んでいます。
詳細は LICENSE ファイルをご確認ください。