BricksRL: A Platform for Democratizing Robotics and Reinforcement Learning Research and Education with LEGO

我们介绍了BricksRL，这是一个旨在推广强化学习研究和教育中机器人的平台。BricksRL通过将自定义乐高机器人与强化学习代理的TorchRL库进行接口连接，促进了在真实世界中创建、设计和训练乐高机器人。通过TorchRL与乐高中心的蓝牙双向通信，实现了GPU的最先进的强化学习训练，适用于各种乐高建筑。这提供了一种灵活且成本效益的方法，可扩展性强，同时为机器人-环境-算法通信提供了强大的基础设施。我们展示了各种任务和机器人配置的实验，提供了构建计划和训练结果。此外，我们证明了廉价的乐高机器人可以在真实世界中进行端到端的训练，以完成简单的任务，通常在普通笔记本电脑上的训练时间不超过120分钟。此外，我们展示了用户如何扩展功能，例如成功集成非乐高传感器。通过提高机器人和强化学习的可访问性，BricksRL为研究和教育环境中的机器人学习奠定了坚实的基础。

BricksRL论文试图通过将LEGO机器人与强化学习代理相结合，提供一种便捷且经济实惠的方式，来推广机器人学习的研究和教育。

通过将LEGO机器人与TorchRL库相结合，提供了一种用于强化学习代理训练的灵活和经济实惠的方法。

论文介绍了BricksRL平台，展示了在不同任务和机器人配置下的实验结果，提供了建造计划和训练结果。论文还展示了如何扩展机器人的能力，并成功地集成了非LEGO传感器。

最近在机器人学习领域中，还有一些与BricksRL相关的研究。例如，基于仿真的机器人学习研究，以及使用其他物理机器人平台进行强化学习的研究。