Reacher and Tracker Environments
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https://github.com/cbellinger27/bendRL_reacher_tracker
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资源简介：
该数据集专为训练智能体使用深度强化学习而设计，包含了一系列针对UR10e机器人手臂进行到达和跟踪任务的环境。此外，数据集还包含了PPO和DQN算法的性能指标，如每集步骤的平均奖励及其标准误，以及用于评估的剧集长度图表。该数据集的规模涵盖了多次试验（每个智能体独立进行3次试验），其任务重点是机器人控制的强化学习。
