Advertisement

基于PyTorch的TurtleBot3深度强化学习避障算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • ERL-pytorch：融合进化算法与深度强化学习
    优质
    ERL-pytorch是一款结合了进化算法和深度强化学习技术的框架，旨在利用进化计算的优势来优化神经网络参数及策略，在PyTorch平台上实现高效、灵活的学习模型。 进化强化学习的Pytorch实现
     
  • 基于DQN的深度强化学习在无人艇避障控制中的应用（MATLAB）
    优质
    本研究利用MATLAB平台，采用基于DQN的深度强化学习算法，探讨其在无人艇自主避障控制系统中的优化与实现，显著提升航行安全性与效率。 基于深度强化学习DQN的无人艇避障控制包括无人艇建模、巡逻艇建模以及DQN代码实现。相关细节可参考博客中的详细介绍。
     
  • 基于PyTorch的深度强化学习算法与环境实现- Python编程开发
    优质
    本项目采用Python及PyTorch框架，专注于深度强化学习领域，涵盖多种经典算法及其自定义环境的实现，为初学者和进阶者提供实践平台。 该存储库包含了使用PyTorch实现的深度强化学习算法及环境。其中实现了具有固定Q目标的深度Q网络（DQN）、双重DQN（DDQN）以及带有优先体验回放机制的DDQN，还有决斗架构下的DDQN和REINFORCE算法、确定性策略梯度方法。
     
  • A2C算法的深度强化学习实现
    优质
    简介：本文探讨了在决策过程中运用深度强化学习技术实现A2C（Advantage Actor-Critic）算法的方法，通过实验验证其有效性和优越性。 本段落将详细介绍如何在Google Colab环境中实现A2C（Advantage Actor-Critic）算法，包括其实现要点、模型构建方法、虚拟环境交互步骤、模型训练过程以及信息监控技术，并亲测其运行效果。
     
  • Python中的深度强化学习PPO算法
    优质
    本文章介绍了如何在Python中实现深度强化学习领域的重要算法之一——PPO（Proximal Policy Optimization），帮助读者掌握其原理及应用。 基于TensorFlow实现的PPO算法需要使用tensorflow-1.4及以上版本以及gym库。
     
  • 调度策略优化的深度强化学习算法
    优质
    本研究提出了一种基于深度强化学习的创新算法，专门用于优化复杂系统中的调度策略。通过模拟和迭代学习过程，该方法能够自动发现并实施高效的资源分配方案，显著提升系统的运行效率与性能稳定性。 深度强化学习的调度策略优化算法可以通过研究项目“walk_the_blocks”来进一步探索。该项目致力于通过深度强化学习技术改进调度策略，并提供了一种新颖的方法来解决复杂系统的资源分配问题。