Ubuntu系统下可以有两种安装方式:

1. 通过系统软件库进行安装,命令:

sudo apt install torcs torcs-data

该种安装方式比较简单,容易成功,缺点就是必须要有sudo权限。

2. 源码安装:

源码下载地址:

https://sourceforge.net/p/torcs/code/ci/master/tree/

Git下载命令:

git clone https://git.code.sf.net/p/torcs/code torcs-code

编译命令:

./configure
make
make install
make datainstall

------------------------------------------------------------

torcs游戏环境的仿真使用方法的文档,help文件:

地址:

https://arxiv.org/pdf/1304.1672.pdf

《Simulated Car Racing Championship Competition Software Manual》

------------------------------------------------------------

 
 
 
 
 

=================================================

强化学习游戏仿真环境:torcs的安装——自动驾驶、赛车游戏环境的更多相关文章

  1. Linux/CentOS环境下如何安装和配置PhantomJS工作环境

    PhantomJS 是一个基于WebKit的服务器端 JavaScript API.它全面支持web而不需浏览器支持,其快速,原生支持各种Web标准: DOM 处理, CSS 选择器, JSON, C ...

  2. windows下多Python环境指定pip安装模块到对应Python环境下

    专栏:Python基础教程目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 专栏:PyQt入门学习 老猿Python博文目录 老猿在windows下装了2套Python,一套是直接安装的Pytho ...

  3. ICML论文|阿尔法狗CTO讲座: AI如何用新型强化学习玩转围棋扑克游戏

    今年8月,Demis Hassabis等人工智能技术先驱们将来到雷锋网“人工智能与机器人创新大会”.在此,我们为大家分享David Silver的论文<不完美信息游戏中的深度强化学习自我对战&g ...

  4. 【整理】强化学习与MDP

    [入门,来自wiki] 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的 ...

  5. Reinforcement Learning 的那点事——强化学习(一)

    引言 最近实验室的项目需要用到强化学习的有关内容,就开始学习起强化学习了,这里准备将学习的一些内容记录下来,作为笔记,方便日后忘记了好再方便熟悉,也可供大家参考.该篇为强化学习开篇文章,主要概括一些有 ...

  6. 深度学习-强化学习(RL)概述笔记

    强化学习(Reinforcement Learning)简介 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予 ...

  7. DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍

    什么是强化学习? 强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是和监督学习,非监督学习并列的第三种机器学习方法,如下图示: 首先让我们举一个小时候的例子: 你现在在家,有两个动作 ...

  8. 强化学习 3—— 使用蒙特卡洛采样法(MC)解决无模型预测与控制问题

    一.问题引入 回顾上篇强化学习 2 -- 用动态规划求解 MDP我们使用策略迭代和价值迭代来求解MDP问题 1.策略迭代过程: 1.评估价值 (Evaluate) \[v_{i}(s) = \sum_ ...

  9. 强化学习(七)时序差分离线控制算法Q-Learning

    在强化学习(六)时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA,而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论,因此本文我们关注于时序差分离线控制算法,主要是经典的Q-Learn ...

  10. 强化学习(三)—— 时序差分法(SARSA和Q-Learning)

    1.时序差分法基本概念 虽然蒙特卡洛方法可以在不知道状态转移概率矩阵的前提下,灵活地求解强化学习问题,但是蒙特卡洛方法需要所有的采样序列都是完整的状态序列.如果我们没有完整的状态序列就无法用蒙特卡洛方 ...

随机推荐

  1. 判断URL是否编码,编码后的sign对签名和验签都有影响,导致验签不通过

    判断URL是否编码,编码后的sign对签名和验签都有影响,导致验签不通过如果含有 + %符号无法判断, 否则判断不准或报错 Exception in thread "main" j ...

  2. CUDA程序优化-1.基础介绍

    简介 本合集主要介绍我在开发分布式异构训练框架时的CUDA编程实践和性能优化的相关内容.主要包含以下几个部分: 介绍CUDA的基本概念和架构,帮助读者建立对CUDA的初步认识,包括硬件架构/CUDA基 ...

  3. DHorse v1.5.1 发布,基于 k8s 的发布平台

    版本说明 新增特性 支持k8s的v1.30.x版本: 优化特性 优化回滚功能: 修复注册来源的回滚问题: 新增和修改应用时校验应用名: 升级kubernetes-client至v6.13.0: 调整部 ...

  4. js-文件读写和上传下载的简单例子01

    现下,网络越来越快,浏览器的功能和性能越来越好,所以很多时候,已经不需要一些复杂的框架来实现不是非常复杂的功能. 我们只有在以下情况才会考虑使用框架或者现成的第三方组件: 1.功能复杂,自己写没有必要 ...

  5. BST-splay板子 - 维护一个分裂和合并的序列

    splay 均摊复杂度 \(O(\log n)\) 证明: https://www.cnblogs.com/Mr-Spade/p/9715203.html 我这个 splay 有两个哨兵节点,分别是1 ...

  6. python重拾第九天-进程、线程、协程

    本节内容 操作系统发展史介绍 进程.与线程区别 python GIL全局解释器锁 线程 语法 join 线程锁之Lock\Rlock\信号量 将线程变为守护进程 Event事件 queue队列 生产者 ...

  7. Linux 内核:设备驱动模型(5)平台设备驱动

    Linux 内核:设备驱动模型(5)平台设备驱动 背景 我们已经大概熟悉了Linux Device Driver Model:知道了流程大概是怎么样的,为了加深对LDDM框架的理解,我们继续来看pla ...

  8. [python] Python日志记录库loguru使用指北

    Loguru是一个功能强大且易于使用的开源Python日志记录库.它建立在Python标准库中的logging模块之上,并提供了更加简洁直观.功能丰富的接口.Logging模块的使用见:Python日 ...

  9. InfluxDB 常用基本配置,启用账号密码登录,配置指定端口登录

    打开安装目录下的 influxdb.conf 找到 http 节点 配置完成后再安装目录下使用命令启动 influxdb influxd --config influxdb.conf 启动完成后,基本 ...

  10. Spring5.X的注解配置项目

    pom.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="htt ...