vss-env 1.1.1

Framework para desenvolvimento de técnicas de Reinforcement Learning para futebol de robos.

VSS-Env

Introdução

O VSS-Env é um framework desenvolvido para estudar algoritmos e técnicas de Reinforcement Learning aplicados à categoria IEEE VSSS (Very Small Size Soccer). Ele fornece uma interface com o simulador FIRASim para treinar e avaliar os agentes inteligentes no contexto do futebol de robôs.

Pré-requisitos

É necessário que tenha instalado o simulador FIRASim. https://github.com/VSSSLeague/FIRASim

Instalação

Se você deseja instalar a versão de desenvolvimento diretamente do GitHub:

git clone https://github.com/DaviRosimES/VSS-Env.git

Uso Básico

Abaixo está um exemplo simples de como utilizar o VSS-Env:

import gymnasium as gym
import VSS-Env

env = gym.make("Stricker-v0")
state = env.reset()

done = False
while not done:
    action = env.action_space.sample()
    state, reward, done, info = env.step(action)

    env.render()

env.close()

Contribuição

Se deseja contribuir com o desenvolvimento do VSS-Env:

1. Faça um fork do repositório.
2. Clone o projeto: git clone https://github.com/DaviRosimES/VSS-Env.git
3. Crie uma branch para suas modificações: git checkout -b minha-feature
4. Submeta um pull request!

Contato

Caso tenha dúvidas ou sugestões, entre em contato pelo e-mail: [e-mail].