针对不同应用环境，武汉京天电器推出多种经过ROS官方认证，具有全套3D仿真环境，软硬件与通讯架构完善的移动抓取系统，用户根据应用环境选择相关方案即可快速进行相关研究工作。
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我们很高兴地宣布，我们已经为Gazebo 3D机器人模拟器创建了三个新的模拟环境。每个世界都配备了一组预制的地形，其中包括建筑和围栏，允许用户对Jackal UGV，Husky UGV，Warthog UGV或Ridgeback进行编程和测试。
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虽然我们已经看到了深度神经网络已成功应用于机器人，扑克，棋盘游戏和基于团队的视频游戏等领域的强化学习（RL）成功，使这些方法解决实际问题的主要障碍是难以大规模收集在线数据。在线数据收集不仅耗时且昂贵，而且在诸如驾驶或医疗保健等对安全至关重要的领域中也很危险。
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复现动物的多样化和敏捷性运动技能一直是机器人技术中的长期挑战。尽管手动设计的控制器已经能够模拟许多复杂的行为，但是构建这样的控制器涉及耗时且困难的开发过程，通常需要掌握每种技能的细微差别的大量专业知识。强化学习为自动化控制器开发中涉及的人工工作提供了一种吸引人的选择。
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Guy Zaidner和Mitch Pryor博士是得克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员，他们开发了Vaultbot，一种基于Husky的双臂移动机器人，旨在提高在危险和不确定的环境中双臂移动机器人远程操作中的态势感知能力。
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Donghu Robot Laboratory, 2nd Floor, Baogu Innovation and Entrepreneurship Center，Wuhan City，Hubei Province，China
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