基于强化学习的避碰任务学习：向量化仿真与基准测试

摘要

本文首次提出了一个全面且真实模拟复杂场景的机械臂避碰任务基准，利用MuJoCo MJX物理引擎和Brax库实现了仿真环境与强化学习算法的并行化。实验在UR5e和Franka机器人上分别达到了96.1%和98.8%的到达成功率，以及86.8%和95.2%的静态避碰成功率。