如果我想研究机器人的强化学习算法，我应该如何使用 Gazebo 和 OpenAI Gym 来测试、训练和基准测试算法？我是否应该从OpenAI Gym开始，并将得分高的算法带入Gazebo环境中，用于现实世界的场景？
选择要在其中工作的框架时要考虑的因素
- 无论您
- 选择什么，都需要多少时间才能跟上进度？
- 环境中的性能能否可靠地预测实际机器人的性能？
- 要多少钱？
如果你想让你的方法最终在实际的机器人上工作，你应该在一个密切模拟你的目标环境和平台的环境中进行测试。OpenAI健身房的第一方机器人模拟环境使用MuJuCo，这不是免费的。此外，这些模拟更多地用于玩具控制设置，而不是实际的机器人问题。您最好编写 ROS 节点并在 Gazebo 中模拟您的问题。你也可以看看像Erle Robotics的健身房凉亭工具，它可以让你在健身房和ROS之间架起桥梁。