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基于深度强化学习的移动机器人导航控制方法

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简介：
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。

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  • 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。
  • 采用深度强化学习的机器人运动控制
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    本研究探索了利用深度强化学习技术优化机器人运动控制的方法，通过模拟环境训练模型，实现了更高效、灵活且适应性强的机器人动作规划与执行。 强化学习范式原则上允许复杂行为直接从简单的奖励信号中进行学习。然而，在实际应用中，通常需要手工设计特定的奖励函数以促进某些解决方案或从演示数据中推导出奖励机制。本段落探讨了如何通过丰富环境来推动复杂行为的学习过程。我们明确地在不同的环境中训练代理，并发现这有助于它们形成一系列任务中的稳健表现。 具体而言，我们在运动领域展示了这一原则的应用——这是一个众所周知的行为对奖励选择敏感的案例。在一个平台上，我们使用简单的奖励函数培训多个模拟物体，在此过程中设置各种具有挑战性的地形和障碍物以测试其向前进展的能力。通过采用一种新的可伸缩策略梯度变体强化学习方法，我们的代理能够在没有明确基于奖励指导的情况下学会跑步、跳跃、蹲下以及转身等动作。 有关这种行为的学习过程的视觉描述可以在相关视频中查看。
  • 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。
  • 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 ```
  • 基于深度强化学习的自主式水下航行器深度控制系统
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    本研究提出了一种基于深度强化学习的自主式水下航行器深度控制方法，通过智能算法优化航行器在复杂海洋环境下的稳定性与机动性。 本段落探讨了基于深度强化学习算法的自主式水下航行器（AUV）在深度控制问题上的应用研究。与传统控制方法不同的是，该方法让航行器能够通过自我学习获得最佳的控制策略，从而避免了人工建立精确模型和设计复杂控制律的需求。具体而言，利用深度确定性策略梯度技术构建了actor和critic两种神经网络：其中actor负责输出具体的行动方案；而critic则用于评估这些行动的有效性和合理性。通过训练这两种网络，可以实现AUV的自主深度调控功能，并在OpenAI Gym仿真环境中验证该算法的实际效果。
  • 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。
  • CrowdNav: [ICRA19] 基于注意力的深度强化学习在人群感知机器人导航中的应用
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    CrowdNav是一项基于ICRA 19的研究成果，它利用注意力机制和深度强化学习技术解决机器人在拥挤环境中自主导航的问题。通过模拟大量行人数据训练模型，使得机器人能够有效避免障碍物，并预测行人的行为路径，确保了复杂环境下的高效安全通行能力。 人群导航存储库包含了我们2019年ICRA论文的代码。更多细节请参阅相关论文。 对于在拥挤环境中操作的机器人而言，实现高效且符合社会规范的机动性是至关重要的任务，但同时也是极具挑战性的课题。近期研究显示，深度强化学习技术能够帮助机器学习到与人协作的行为策略。然而，在人群规模增加的情况下，这些方法通常会因将问题简化为单一的人机交互而使合作效果减弱。 在本项工作中，我们旨在超越一阶的人机互动模型，并更精确地模拟人群—机器人互动（CRI）。为此，我们提出了以下建议：一是重新审视利用自注意力机制的成对互作；二是构建深度强化学习框架以同时处理人机和人际交互。我们的模型能够捕捉密集人群中发生的人与人间的相互作用，这间接影响了机器人的预期表现能力。 此外，我们还提出了一种共享关注点的方法，该方法能识别周围人在未来状态中的集体重要性。一系列实验表明，通过这样的设计思路，我们的模型不仅具备预测人类动态的能力，并且在时间效率上也表现出色。
  • 自适应机器人控制算法的强化学习实现.zip_matlab simulink_强化学习控制_机器人
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    本资源包含运用Matlab Simulink平台进行强化学习在自适应机器人控制系统中的实现方法，旨在探索并优化机器人的自主决策能力。 结合强化学习与自适应控制技术设计了智能机器人的控制系统，使机器人具备自主学习能力，并展示了其实用性和有效性。