Pekiştirmeli Öğrenme İle Robot Eğitiminde Kullanılan Benzetim Yazılımları

Creative Commons License

Kaya Ö. M. T., Uslu E.

GradSymposium'25 Mühendislikte Sürdürülebilir Çözümler, İstanbul, Türkiye, 15 Mayıs 2025, ss.25, (Özet Bildiri)

  • Yayın Türü: Bildiri / Özet Bildiri
  • Basıldığı Şehir: İstanbul
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.25
  • Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
  • Yıldız Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

This study presents a qualitative comparison of simulation software running on sequential and parallel architectures for robot training using reinforcement learning (RL). While traditional simulation softwares offer advantages in terms of realism and transferability to the real world, they are limited in terms of training speed. Meanwhile, innovative simulation softwares that enable parallel training offer significant improvements in learning speed and data diversity, but also come at the expense of advanced hardware. In this context, this study analyzes commonly used simulation softwares based on their training architecture, speed, parallel computing capacity, and ROS compatibility.