Как настроить контроллер реального времени с алгоритмами обучения с подкреплением

Question

Я пытаюсь управлять настоящим роботом-манипулятором, используя обучение подкреплению. Для подкрепления обучения я использую Google tenorflow.

Чтобы управлять роботом-манипулятором, мне нужно, чтобы мой контроллер работал в режиме реального времени. Однако, насколько я знаю, python и, следовательно, tenorflow не дружелюбны в реальном времени. Я хочу управлять роботом на частоте 100 ~ 1000 Гц.

Я подумал о реализации собственного алгоритма обучения подкреплению в C ++, но это было бы слишком много работы и заняло бы слишком много времени.

Есть ли способ использования алгоритмов обучения с подкреплением Tensorflow в C ++? Или есть ли другой способ реализации алгоритма обучения с подкреплением для контроллера реального времени C ++?

Любая помощь будет оценена.

С уважением,

Steve

Answer 1

Я не вижу причины, по которой Tensorflow не подходит для управления в реальном времени, поскольку модель TF не подчиняется ограничениям интерпретатора Python.
Если вы обнаружите, что стандартный TF недостаточно быстр, вы также можете взглянуть на TF-lite: https://www.tensorflow.org/lite.