《Deep Learning Series》
  • 深耕系列之深度学习笔记
  • 第一章 Linux学习环境相关配置
    • 1.1 Ubuntu18下有道词典的配置
    • 1.2 Ubuntu18 安装Gitbook
    • 1.3 Ubuntu18 git命令使用总结
    • 1.4 Latex 排版使用笔记
    • 1.5 Ubuntu下常用工具软件配置安装
    • 1.6 win10+ubuntu双系统修复ubuntu启动引导
    • 1.7 gitbook 插件等相关设置
    • 1.8 深度学习环境搭建
    • 1.9 hexo 实现本地图片加载
    • 1.10 hexo网页定制
    • 1.11 sublime text3插件介绍
    • 1.12 vsftpd.conf文件配置
    • 1.13 mysql 笔记
    • 1.14 ubuntu16_18安装peek工具录制gif
    • 1.15 ubuntu下goldendict有道爬虫小程序
    • 1.16 ubuntu18升级后部分应用不能中文输入的问题
    • 1.17 ubuntu下安装有道词典
    • 1.18 opencv 安装
    • 1.19 gym_gazabe安装配置
    • 1.20 docker 基础
    • 1.21 docker_配置权限问题
    • 1.22 jupyternotebook使用
  • 第二章 深度学习相关基础算法
    • 2.1 马尔科夫链
      • 2.1.1 马尔科夫简单模型预测实战笔记
      • 2.1.2 最大熵模型
      • 2.1.3 隐马尔科夫HMM
    • 2.2 矩阵相关基础知识
    • 2.3 线性回归
    • 2.4 决策树
    • 2.5 梯度下降和最小二乘法
    • 2.6 递归算法与迭代算法
    • 2.7 神经网络浅学笔记
    • 2.8 强化学习经验回放
    • 2.9 K近邻算法
    • 2.10 朴素贝叶斯法
    • 2.11 极大似然估计
    • 2.12 logistic regression
  • 第三章 深度学习框架学习
    • 3.1 PyTorch 学习
      • 3.1.2 Pytorch 之MNIST手写字识别分类
    • 3.2 tensorflow学习笔记
      • 3.2.1 tensorflow之MNIST
    • 3.3 matplotlib函数
    • 3.4 numpy函数
  • 第四章 ROS机器人
    • ROS室内仿真环境.md
    • ros and gazebo and gym_gazebo安装
    • ubuntu16 安装gym-gazebo
    • gym-gazebo安装后的测试
    • 基于DQN的gym_gazebo运行代码演示
  • 项目开发
    • Library占座小工具使用手册
  • 附录
    • Python 相关笔记
      • Python 帮助文档检索方法
      • Module篇使用future
    • Git 相关配置
      • git-推送新的文章到github其他分支上
      • gitignre 配置
      • gitignre 配置
      • Hexo 每次写好后deploy博客
      • MFC Socket 通信
      • python之tkinter入坑Pack
      • ubuntu 中安装sublime_text3
      • ubuntu18-正确-安装ShadowSocket
      • vultr+freenom实现主机域名的绑定.md
      • 值得收藏的网站
      • 搜索技巧
      • 第一篇博文
      • 简单的方法,越过付费获取在线的log设计.md
      • 网页设计基础笔记.md
      • 解决Chrome67版本以后不能离线安装插件的情况.md
    • 嵌入式相关笔记
      • STM32串口通信配置
      • STM32复位及通过函数判断是何种条件出发的复位
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  • 第一步:bash turtlebot_setup.bash
  • Running an environment
  • Run any of the examples available in examples/. E.g.:
  • 第二步:source setup_turtlebot.bash
  • source
  • 进行expert操作
  • 第三步:eg export ROS_MASTER_URI=http://localhost:12795
  • 第二步和第三步操作方法的截图
  • 第四步:gzclient
  • 五 最终效果
  • Display reward plot
  • Killing background processes

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  1. 第四章 ROS机器人

gym-gazebo安装后的测试

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本节会安装以下内容

第一步:bash turtlebot_setup.bash

Running an environment

Load the environment variables corresponding to the robot you want to launch. E.g. to load the Turtlebot:

cd gym_gazebo/envs/installation
bash turtlebot_setup.bash

Note: all the setup scripts are available in gym_gazebo/envs/installation

Run any of the examples available in examples/. E.g.:

cd examples/turtlebot
python3 circuit2_turtlebot_lidar_qlearn.py

第二步:source setup_turtlebot.bash

  • 我的source bash文件是setup.bash不是setup_turtlebot.bash,所以我的是source setup.bash

source

cd /home/porter/gym-gazebo/gym_gazebo/envs/installation/catkin_ws/devel
source setup.bash

进行expert操作

首先第一步:bash turtlebot_setup.bash过后,终端会有如下的提示

porter@porter-Aspire:~/gym-gazebo/examples/turtlebot$ python3 circuit2_turtlebot_lidar_qlearn.py
ROS_MASTER_URI=http://localhost:12795

GAZEBO_MASTER_URI=http://localhost:12796

Gazebo launched!
Unable to register with master node [http://localhost:12795]: master may not be running yet. Will keep trying.
... logging to /home/porter/.ros/log/ab3f7618-6fea-11e9-a24a-f0761cd1b3e0/roslaunch-porter-Aspire-11818.log
Checking log directory for disk usage. This may take awhile.
Press Ctrl-C to interrupt
Done checking log file disk usage. Usage is <1GB.

started roslaunch server http://porter-Aspire:33631/
export ROS_MASTER_URI=http://localhost:12795 # 和上面的端口号一致
export GAZEBO_MASTER_URI=http://localhost:12796 # 和上面的端口号一致

第二步和第三步操作方法的截图

第四步:gzclient

执行如下命令打开gazebo

gzclient

五 最终效果

Display reward plot

Display a graph showing the current reward history by running the following script:

cd /home/porter/gym-gazebo/
cd examples/utilities
python3 display_plot.py

HINT: use --help flag for more options.

Killing background processes

Sometimes, after ending or killing the simulation gzserver and rosmaster stay on the background, make sure you end them before starting new tests.

We recommend creating an alias to kill those processes.

echo "alias killgazebogym='killall -9 rosout roslaunch rosmaster gzserver nodelet robot_state_publisher gzclient'" >> ~/.bashrc

得到有用的终端输出信息

第三步:eg export ROS_MASTER_URI=

参考来源:

http://localhost:12795
https://github.com/erlerobot/gym-gazebo/tree/master#installation
目录
第一步:bash turtlebot_setup.bash
Running an environment
Run any of the examples available in examples/. E.g.:
第二步:source setup_turtlebot.bash
source
进行expert操作
第三步:eg export ROS_MASTER_URI=http://localhost:12795
第二步和第三步操作方法的截图
第四步:gzclient
五 最终效果
Display reward plot
Killing background processes
bash turtlebot_setup.bash
gym_gazebo_export1
gym_gazebo 完整运行效果
export GAZEBO_MASTER_URI=http://