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基于ROS与深度强化学习多种算法的移动机器人导航避障Python代码及详尽指南.zip

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简介：
本资源提供基于ROS平台和深度强化学习技术的移动机器人导航避障Python代码及教程，涵盖多种算法实现，适合初学者快速上手研究。 基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障Python源码+使用详细说明.zip 要求： - Python版本：3.5 - Tensorflow版本：1.14.0 - ROS版本：Melodic 使用步骤： 由于存在未知问题，需要将小车在Gazebo中的启动与TensorFlow强化学习算法的运行进行协调。

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  • 基于ROS与深度强化学习多种算法的移动机器人导航避障Python代码及详尽指南.zip
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    本资源提供基于ROS平台和深度强化学习技术的移动机器人导航避障Python代码及教程，涵盖多种算法实现，适合初学者快速上手研究。 基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障Python源码+使用详细说明.zip 要求： - Python版本：3.5 - Tensorflow版本：1.14.0 - ROS版本：Melodic 使用步骤： 由于存在未知问题，需要将小车在Gazebo中的启动与TensorFlow强化学习算法的运行进行协调。
     
  • 基于ROS与深度强化学习的移动机器人导航避障Python代码及使用指南.zip
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    本资源提供了一套结合ROS和深度强化学习技术实现移动机器人自主导航与障碍物规避的Python代码，并附有详细使用教程。 使用基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障Python源码包的操作步骤如下：由于存在未知问题，需要将小车在Gazebo中的启动与TensorFlow强化学习分开成两个文件夹，合在一起会报错。 1. 创建虚拟环境 NDDDQN。 2. 安装TensorFlow： ``` pip install tensorflow-gpu==1.14.0 ``` 3. 在两个工作空间进行编译，在catkin_ws和catkin_ws1分别执行以下命令来编译源码： ``` catkin_make ```
     
  • ROS机器人动态避障强化学习
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    本研究探讨了利用强化学习技术实现ROS平台下机器人在复杂环境中的实时动态避障方法，提升机器人的自主导航能力。 在ROS和gazebo环境下使用深度强化学习算法实现端到端的无人车避障功能，并通过Python脚本进行仿真编写。
     
  • 基于深度强化学习的移动机器人导航控制方法
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    本研究提出了一种创新的移动机器人导航控制方案，采用深度强化学习技术优化路径规划与避障策略，在复杂环境中实现高效自主导航。 本段落提出了一种基于深度强化学习的端到端控制方法，旨在解决移动机器人在未知环境下的无图导航问题。该方法使机器人仅通过视觉传感器捕捉的RGB图像以及与目标之间的相对位置信息作为输入，在没有地图的情况下完成导航任务并避开障碍物。实验结果显示，采用此策略的学习型机器人能够快速适应新的陌生场景，并准确到达目的地，无需任何人工标记辅助。相比传统的离散控制深度强化学习方法，基于本段落提出的方法，机器人的平均收敛时间减少了75%，在仿真环境中成功实现了有效的导航功能。
     
  • 基于PyTorch的TurtleBot3深度强化学习避障算法
    优质
    本研究提出了一种基于PyTorch框架的深度强化学习方法，用于指导TurtleBot3机器人自主避开障碍物。通过智能算法优化路径规划，提高机器人的环境适应性和导航精度。 关于turtlebot3的强化学习避障研究，包括DQN、DDPG、PPO以及SAC算法的应用。我曾使用过DQN，并发现了一些需要调整的地方：首先路径代码需根据个人实际情况进行更改；其次神经网络输入的数量应与雷达接收到的数据维度相匹配；再者存储空间大小的设定也需要注意，其大小应该是两倍于输入数据量加上奖励和动作数据的总和。此外，该代码适用于其他环境及类似配置的小车系统。
     
  • 基于深度强化学习的避障策略训练.zip
    优质
    本项目采用深度强化学习算法，旨在开发高效的自主机器人避障策略。通过智能体与环境交互不断优化路径选择，提高移动机器人的导航能力及安全性。 深度学习使用技巧与模型训练的实战应用开发小系统参考资料及源码参考适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助快速上手并建立深度学习模型。
     
  • 移动机器人的动态避障算法
    优质
    本研究探讨了移动机器人在复杂环境中的动态避障问题，提出了一种高效的路径规划和实时障碍物规避算法，以增强机器人的自主导航能力。 本段落提出了一种结合滚动规划与径向基函数神经网络（RBFNN）预测的混合避障算法，在动态不确定环境下用于移动机器人的局部路径规划过程中的障碍物规避，特别针对动态障碍物的情况进行了优化。 通过摄像镜头捕捉到动态障碍物的运动轨迹，并提取其形心序列。利用这些数据构建了一个基于径向基函数神经网络（RBFNN）的预测模型。在机器人进行实时路线规划时，在超声波传感器扫描范围内建立滚动窗口，一旦检测到动态障碍物进入此区域，则开始执行预测计算。 根据连续三个时间点上的动态障碍物位置信息来推测其下一时刻的位置变化趋势，从而将复杂的避障问题简化为瞬时静态障碍的处理方式。这样可以实现实时规划，并提高机器人在面对移动中的障碍物体时的安全性和响应速度。 仿真测试结果表明该算法既有效又实用，在实际应用中具有很大的潜力和价值。
     
  • 基于深度强化学习与动态窗口方法的移动机器人路径规划.pdf
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    本文探讨了结合深度强化学习和动态窗口法进行移动机器人路径规划的方法，旨在提高导航效率及避障能力。 本段落探讨了移动智能机器人技术的发展与应用，并着重讨论了在复杂、动态环境中移动机器人的探索问题。路径规划算法是实现自主导航的关键技术之一，能够解决从起点到目标点的最快速度及最短距离的问题。文章提出了一种结合深度强化学习和动态窗口法的路径规划方法，旨在为机器人找到一条无碰撞且最优的行进路线。