DRL-robot-navigation
Deep Reinforcement Learning für die Navigation mobiler Roboter im ROS Gazebo-Simulator. Mit dem Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) neuronalen Netzwerk lernt ein Roboter, zu einem zufälligen Zielpunkt in einer simulierten Umgebung zu navigieren und dabei Hindernisse zu vermeiden.
Trainieren Sie einen Roboter, um in einer simulierten Umgebung zu navigieren und Hindernisse mithilfe von Deep-Learning-Techniken zu vermeiden.
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DRL-robot-navigation hat 1.3k Sterne auf GitHub. Es wurde 194-mal geforkt. DRL-robot-navigation ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2021 aktiv entwickelt. DRL-robot-navigation ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: deep-learning, deep-reinforcement-learning, gazebo, obstacle-avoidance.
Was ist DRL-robot-navigation?
Deep Reinforcement Learning für die Navigation mobiler Roboter im ROS Gazebo-Simulator. Mit dem Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) neuronalen Netzwerk lernt ein Roboter, zu einem zufälligen Zielpunkt in einer simulierten Umgebung zu navigieren und dabei Hindernisse zu vermeiden.
Ist DRL-robot-navigation Open Source?
DRL-robot-navigation ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist DRL-robot-navigation kostenlos?
Ja. DRL-robot-navigation ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht DRL-robot-navigation?
DRL-robot-navigation ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist DRL-robot-navigation geschrieben?
DRL-robot-navigation ist hauptsächlich in Python geschrieben.
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[](https://olud.ai/project/reiniscimurs-drl-robot-navigation.html)
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