DRL-robot-navigation
Aprendizaje por Refuerzo Profundo para la navegación de robots móviles en el simulador ROS Gazebo. Usando la red neuronal Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), un robot aprende a navegar hacia un punto objetivo aleatorio en un entorno simulado mientras evita obstáculos.
Entrena un robot para navegar y evitar obstáculos en un entorno simulado utilizando técnicas de aprendizaje profundo.
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DRL-robot-navigation tiene 1.3k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 194 veces. DRL-robot-navigation está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2021. DRL-robot-navigation está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: deep-learning, deep-reinforcement-learning, gazebo, obstacle-avoidance.
¿Qué es DRL-robot-navigation?
Aprendizaje por Refuerzo Profundo para la navegación de robots móviles en el simulador ROS Gazebo. Usando la red neuronal Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), un robot aprende a navegar hacia un punto objetivo aleatorio en un entorno simulado mientras evita obstáculos.
¿DRL-robot-navigation es de código abierto?
DRL-robot-navigation es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿DRL-robot-navigation es gratis?
Sí. DRL-robot-navigation es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está DRL-robot-navigation?
DRL-robot-navigation está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito DRL-robot-navigation?
DRL-robot-navigation está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/reiniscimurs-drl-robot-navigation.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.