深度强化学习在移动机器人导航中的应用

深度强化学习在移动机器人导航中的应用

DRL-robot-navigation Deep Reinforcement Learning for mobile robot navigation in ROS Gazebo simulator. Using Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) neural network, a robot learns to navigate to a random goal point in a simulated environment while avoiding obstacles. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/DRL-robot-navigation

1. 项目基础介绍与主要编程语言

本项目是使用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）进行移动机器人导航的开源项目，基于ROS Gazebo仿真环境进行。项目主要采用Python和C++编程语言实现，其中Python用于构建强化学习模型和训练过程，C++则用于与ROS Gazebo环境进行交互。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是使移动机器人能够在ROS Gazebo仿真环境中，使用Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient（TD3）神经网络进行学习，实现自主导航至随机设定的目标点，并在导航过程中避开障碍物。具体功能如下：

• 使用激光雷达读数检测障碍物。
• 接收以极坐标形式给出的目标点。
• 在ROS Gazebo仿真环境中进行训练和测试。
• 使用PyTorch深度学习框架进行模型训练。

3. 项目最近更新的功能

项目最近的更新主要包括以下几个方面：

• 优化了TD3算法的实现，提高了学习效率和导航精度。
• 对ROS Gazebo仿真环境进行了适配和优化，确保在不同版本的ROS和Ubuntu系统中具有良好的兼容性。
• 增加了Tensorboard可视化功能，方便用户查看训练过程和效果。
• 更新了文档，提供了更详细的安装指南和代码概述，帮助用户更快速地理解和运行项目。

DRL-robot-navigation Deep Reinforcement Learning for mobile robot navigation in ROS Gazebo simulator. Using Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) neural network, a robot learns to navigate to a random goal point in a simulated environment while avoiding obstacles. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dr/DRL-robot-navigation