TensorFlow wird in der Robotik-Programmierung während der Entwicklung und Schulung von maschinellen Lernmodellen verwendet. Es bietet viele Tools für verschiedene Aufgaben wie Objekterkennung, Wegplanung und autonomes Navigieren. Aufgrund seiner Skalierbarkeit und Flexibilität kann TensorFlow in verschiedenen Forschungs- und Industrieanwendungen eingesetzt werden, bei denen Roboter aus Daten lernen und in Echtzeit informierte Entscheidungen treffen.
ROS unterstützt die Robotik-Entwicklung durch Bereitstellung eines modularen Frameworks, das es erleichtert, die Softwarekomponenten zu erstellen und zu integrieren. Es bietet verschiedene Simulationstools wie Gazebo, um in einer virtuellen Umgebung zu testen, sowie eine erweiterte Community zur Unterstützung bei der Fehlersuche und Problembehebung. Die Modularität und die Unterstützung für Simulationen innerhalb von ROS erleichtern den Entwicklungsprozess und sind kosteneffizient.
PyTorch wird in der Robotik-Programmierung bevorzugt aufgrund seiner dynamischen Berechnungsgraphen, der flexiblen und intuitiven Modellentwicklung sowie der Unterstützung für GPU-Beschleunigung, was es sehr schnell beim Training macht. Es ist daher in der Lage, große Datenmengen und komplexe Algorithmen zu bewältigen. PyTorch bietet eine einfache Bedienung und eine einfache Integration mit Python-Bibliotheken, was seine Vielseitigkeit bei der Entwicklung von Roboteranwendungen erhöht.
OpenAI Gym wird hauptsächlich in der Robotik für das Training und die Prüfung von Verstärkungslernalgorithmen angewendet. Durch die Bereitstellung einer Vielzahl von Umgebungen für die Entwicklung künstlicher Intelligenz-Agenten können Roboter aus Interaktionen mit ihrer Umgebung lernen und sich an neue Situationen anpassen. Es ist somit viel einfacher, viele verschiedene Algorithmen mit einer standardisierten API zu kombinieren und ist daher sehr nützlich bei der Entwicklung autonomer Roboter mit anpassungsfähigem Verhalten.
Keras ist aufgrund seiner benutzerfreundlichen Schnittstelle auf hohem Niveau, die es einem Benutzer ermöglicht, Deep-Learning-Modelle recht einfach zu erstellen und zu trainieren, sehr bekannt. Darüber hinaus hat es ein modulares Design, so dass es einfach ist, die Schichten mit anderen Komponenten zu kombinieren. Zudem unterstützt es mehrere Backends, was Flexibilität bietet. Auf diese Weise wird Keras sehr praktisch für die Entwicklung und Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen in Robotiksystemen.