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PyBullet
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DRL通过sim-to-sim-to-real策略增强机器人姿态控制
研究人员开发了一种深度强化学习（DRL）方法，以改进双阿克曼转向机器人的姿态控制，解决了策略从仿真到实际应用迁移的挑战。他们的方法ManeuverNet被扩展以处理完整的姿态控制，并结合了sim-to-sim-to-real策略来应对驱动不确定性。通过在PyBullet环境中利用Gazebo模拟的驱动效应进行训练，DRL策略在Gazebo中达到了92%的成功率，在实体机器人上达到了69%的成功率，且无需进一步调整。
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物理模拟揭穿虚假袭击指控
某人利用物理模拟和Python来为自己辩护，对抗虚假指控，证明在规定时间内所描述的行为在物理上是不可能的。模拟计算得出，所描述的撞击会产生极大的力量和声响，这与仅有一处瘀伤且未记录到任何巨大声响的证据不符。这种方法突显了计算建模如何应用于法律科学，以挑战有争议的说法。