Advertisement

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

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

简介：
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 ```

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • ROS机器人动态避障强化学习
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 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ROS平台的机器人导航避障系统设计与实现.pdf
    优质
    本文探讨了在ROS平台上开发和实施机器人自主导航及避障系统的流程和技术细节，旨在提升机器人的环境适应能力和操作效率。 #资源达人分享计划# 该计划旨在为参与者提供丰富的学习资料与交流机会，帮助大家在各自的领域内不断提升和发展。参与其中的达人们会分享他们的知识、经验和见解，共同促进社区内的成长和进步。 （注：原文中没有具体提及联系方式等信息及链接，故重写时未做相应修改）
     
  • 关于ROS的移动机器人教学指南
    优质
    本教学指南旨在为初学者提供全面学习ROS（机器人操作系统）环境下移动机器人的开发与应用知识。涵盖从基础概念到高级技术的实践教程。 ROS是一个用于编写机器人软件的灵活框架，集成了大量的工具、库和其他资源，极大地简化了机器人的开发过程。作为一个分布式系统，ROS中的每个模块都可以单独设计并封装成独立的功能包，为研究者提供了一种高效的协作方式。