在 ROS Gazebo 模拟器中使用深度强化学习来实现移动机器人导航。使用双延迟深度确定性策略梯度 (TD3) 神经网络,
在 ROS Gazebo 模拟器中使用深度强化学习来实现移动机器人导航。使用双延迟深度确定性策略梯度 (TD3) 神经网络,
在 ROS Gazebo 模拟器中使用深度强化学习技术为移动机器人导航。使用双延迟深度确定性策略梯度 (TD3) 神经网络，机器人可以在模拟环境中学习避开障碍物，并导航到随机目标点。障碍物通过激光读数进行检测，目标以极坐标形式提供给机器人。在 ROS Gazebo 模拟器中使用 PyTorch 进行训练。在 Ubuntu 20.04 上使用 ROS Noetic，配合 Python 3.8.10 和 pytorch 1.10 进行测试。 !!!请使用问题模板提交您的问题 安装和代码概述教程可在 这里 查看 培训示例: ICRA 2022 和 IEEE RA-L 论文：
有关实现的更多信息可在 这里 查看。请引用如下内容:
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