ros路径规划仿真 ubuntu下的机器人利用ros节点机制，怎么用qtcreate做3d仿真？
ubuntu下的机器人利用ros节点机制，怎么用qtcreate做3d仿真？
不高。露台和moveit都可以。8g4或5桌面i5可以处理它。如果配置为高，则为1。确定你是否正在用虚拟机运行Ubuntu/ROS。2是否需要使用图形卡进行图形操作和机器学习
参数调整过程很麻烦。
据我所知，在双足机器人控制领域，如果采用传统的控制算法，一般在仿真中验证算法的可行性，然后放在机器人上运行，这个过程还需要调整参数（如PD参数）。这些参数可以通过直觉或工程师的经验快速调整。
如果您使用深度学习在模拟中学习模型，并且在机器人上运行失败，您应该首先找出失败的原因，那就是我没有建立好模型，例如，一个零件的质量没有被很好地测量？开车有延误吗？可以调整哪些参数来解决此问题？现在流行的解决方案是动态随机化。由于模型的不完善，在训练过程中会在一定范围内随机选取仿真中的质量和时延参数，使学习的模型能够应对一定范围内的误差。我不太喜欢这种方法。主要原因是现有文献中随机值的取值范围过大。例如，Google关于在四足机器人上实现SIM-to-real的文章。
有时经过训练的模型可以在机器人上运行，但是会出现一些你不想存在的现象。例如，机器人的某个关节在抖动。只需使用传统的控制方法来调整PD参数，但对于通过深度学习得到的模型，可能需要调整你的报酬等东西，然后再进行再训练，训练出来的模型可能不会比原来的模型差多少，通过计算机仿真或仿真学习的人工网络控制器很难直接应用到实际的机器人间隙中，即机器人在理想仿真环境和真实环境中所面临的条件不同，导致机器人的行为与预期不同，在大多数情况下，这是很难忽略的。虽然有很多方法可以减少这种差异，例如在网络参数或输入输出中添加噪声，这可以提高鲁棒性，或者人工控制神经网络的输出和输出，但目前还缺乏系统的指导理论来解决这一问题。在实际应用之前需要进行大量的测试
（以上只是我们在实验室环境中遇到的问题，我不知道大公司在实际项目中会做什么，所以我想最好通过大量的测试慢慢调整
）另外，如果你指的是直接在实际的机器人上训练，通常最大的问题是培训时间太长，还有成本的风险。
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