GibsonEnv

GIBSON 环境,适用于具备真实世界感知能力的主动智能体

摘要：感知和主动性（即具有一定的运动自由度）密切相关。在物理世界中学习主动感知和传感器运动控制非常繁琐，因为现有算法的速度太慢，无法高效地实时学习，而且机器人易损坏且成本高昂。这促使人们转而在模拟环境中进行学习，但这也引起了对转移到真实世界的问题。我们开发了具有以下主要特征的 Gibson 环境：

I. 来自真实世界,通过虚拟化真实空间来反映其语义复杂性, II. 具有内置的转换到真实世界的机制(眼镜功能),以及 III. 实现代理,并通过集成物理引擎(【Bulletphysics】)使其受到空间和物理限制。 Gibson 环境是以 James J. Gibson 为名,他是 1979 年《生态视觉感知方法》的作者。"我们必须感知才能移动,但我们也必须移动才能感知" – JJ Gibson

请参阅 网站 (http://gibsonenv.stanford.edu/) 以了解更多技术细节。此仓库用于分发环境和安装/运行说明。

数据库 =================== 整个数据库包括 572 个空间和 1440 层,可在 这里 下载。可以在 这里 查看 Gibson 中所有空间的各种可视化效果。要下载核心资产,请访问 这里。