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AirSim-PyTorch-无人机-DDQN-代理

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本项目结合了AirSim模拟器与PyTorch框架，利用深度双Q学习（DDQN）算法训练无人机自主飞行策略，开发高效智能代理。 AirSim PyTorch无人机DDQN代理。

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  • AirSim-PyTorch-无人机-DDQN-代理
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    本项目结合了AirSim模拟器与PyTorch框架，利用深度双Q学习（DDQN）算法训练无人机自主飞行策略，开发高效智能代理。 AirSim PyTorch无人机DDQN代理。
     
  • Pytorch下DDQN的实现.zip
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    本资源为《Pytorch下DDQN的实现》，内含使用Python深度学习框架Pytorch编写的经验回放和目标网络双层DQN算法实现代码，适用于强化学习研究与实践。 使用Pytorch和多项式分布采样实现DDQN算法。与Nature DQN一样，DDQN同样具有两个Q网络结构。在Nature DQN的基础上，通过将目标Q值动作的选择与目标Q值的计算这两步解耦，来消除过度估计的问题。
     
  • AirSim无人机仿真定制模型Inspire2 Pro下载
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    本资源提供基于AirSim平台的无人机仿真定制模型，专为DJI Inspire 2 Pro设计，适用于开发者和研究者进行高级飞行控制算法测试与开发。 该资源根据Inspire2 pro无人机三维模型修改而来，压缩包内包含三个文件：机身FBX模型、左前方螺旋桨模型（同时适用于右后方）、右前方螺旋桨模型（同时适用于左后方）。只需在UE4中导入这些模型，并勾选组合模型选项。使用AirSim默认飞行器蓝图进行部件替换即可完成操作，具体步骤可参考相关博文。此资源仅供学习交流之用，请勿将其用于商业领域，以示对原始创作者的尊重。
     
  • Matrice200无人机的AirSim仿真自定义模型下载
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    简介：本资源提供基于AirSim平台的Matrice 200无人机定制仿真模型的下载服务，适用于无人系统研究与开发。 该资源基于Matrice200无人机三维模型进行修改而成，压缩包内包含三个文件：机身FBX模型、左后方螺旋桨模型（也适用于右前方）以及右后方螺旋桨模型（同样适用于左前方）。在UE4中导入这些模型时，请勾选组合模型选项，并使用AirSim默认飞行器蓝图替换相应部件。具体操作步骤可参考相关博文。 请注意，此资源仅供学习交流用途，严禁用于商业领域。请尊重原始创作者的版权和劳动成果。
     
  • 基于AirSim的无人机集群目标引导算法分布式仿真
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    本研究开发了一种在AirSim平台上的无人机集群目标引导算法，通过分布式仿真技术优化多机协同任务执行效率与精度。 本项目作为免费开源项目，请勿倒卖或二次传播。 为实现无人机集群的分布式仿真并达到更贴合实际的信息交互效果，该项目将每一架无人机封装成独立类，并在每个无人机中运行三个线程：全局接收线程、状态共享线程和任务处理线程。通过局域网内的实时UDP通信来完成任务信息交换。 整个项目中的任务分为起飞准备阶段、目标点搜索阶段以及返航降落阶段，其中目标搜索与返航降落两个阶段应用了人工势场法控制无人机之间的相对距离，并使用势能突变点方法固定它们的相对位置。具体实现通过速度合成方式计算每个无人机的速度：目标速度、聚集速度及分散速度加权后综合得到。 设计采用了模块化思维，便于后期添加其他任务类型或扩展新功能等需求提供基础和支持。
     
  • 基于UE4和Airsim的无人机飞行模拟器毕业设计源码
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    本项目为基于Unreal Engine 4和AirSim平台开发的无人机飞行模拟器，旨在提供高精度仿真环境，适用于研究与教学。含完整毕业设计代码。 基于UE4与Airsim的无人机飞行模拟仿真平台项目源码适用于毕业设计需求。这些资源中的代码已经过本地编译，并且可以正常运行。该项目在评审中获得了98分，其难度适中，内容经过助教老师的审定确认能够满足学习、毕业设计、期末大作业及课程设计的需求。如需使用，可放心下载。 此项目源码提供了基于UE4和Airsim的无人机飞行模拟仿真平台的相关代码资源，并且已经验证可以运行良好，适合于各类学术研究与教学应用需求。
     
  • DDQN_Mario:基于Pytorch的超级马里奥兄弟DDQN实现-源码
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    DDQN_Mario项目是使用PyTorch构建的一个深度双延迟Q网络(DDQN)模型，专门用于玩经典游戏《超级马里奥兄弟》。该项目提供了训练智能体掌握游戏策略的源代码和相关资源。 超级马里奥兄弟的Pytorch-DDQN实现可以参考nailo2c/dqn-mario项目和相关文献以获取必需的结果。
     
  • 基于LunarLander的DQN、DDQN和Dueling-DQN/Dueling-DDQN强化学习研究（附Python代码）
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    本项目深入探究了在经典游戏LunarLander环境中应用DQN、DDQN及Dueling版本算法的强化学习策略，提供详尽实验结果与Python实现代码。 LunarLander登陆器的DQN、DDQN、Dueling_DQN、Dueling_DDQN实现教程使用了Tensorflow2.10版本。该教程详细介绍了如何利用这些算法来优化LunarLander环境中的智能体行为，帮助理解强化学习中各种深度Q网络的应用和改进方法。
     
  • 基于UE4和AirSim的无人机自主导航及目标跟踪强化学习算法毕业设计（附代码）.zip
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    本项目为基于Unreal Engine 4与AirSim平台的无人机自主导航及目标跟踪的强化学习研究，包含完整源码。旨在探索高效无人机控制策略。 【项目说明】 本项目由专业团队最新开发完成，并提供完整代码及详尽资料（如设计文档）。 源码质量：经过全面测试的源码功能完备且运行稳定，易于复现。 适用人群：适合计算机相关领域（包括但不限于AI、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的学生、教师、科研人员以及从业者。无论是毕业设计、课程作业提交还是项目初期演示，均可使用。同时，也适合编程初学者进行进阶学习。 功能拓展：具备一定基础的用户可以在源码基础上修改并实现更多功能，直接应用于毕业设计或课程设计中。 技术支持：对于配置和运行有疑问的初学者，我们将提供远程指导和技术支持。 欢迎下载学习，并期待与您共同探讨交流。