DRL-robot-navigation
Apprentissage par renforcement profond pour la navigation de robots mobiles dans le simulateur ROS Gazebo. En utilisant le réseau de neurones Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), un robot apprend à naviguer vers un point objectif aléatoire dans un environnement simulé tout en évitant les obstacles.
Entraînez un robot à naviguer et à éviter des obstacles dans un environnement simulé en utilisant des techniques d'apprentissage profond.
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DRL-robot-navigation compte 1.3k étoiles sur GitHub. Il a été forké 194 fois. DRL-robot-navigation est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2021. DRL-robot-navigation est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : deep-learning, deep-reinforcement-learning, gazebo, obstacle-avoidance.
Qu'est-ce que DRL-robot-navigation ?
Apprentissage par renforcement profond pour la navigation de robots mobiles dans le simulateur ROS Gazebo. En utilisant le réseau de neurones Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), un robot apprend à naviguer vers un point objectif aléatoire dans un environnement simulé tout en évitant les obstacles.
DRL-robot-navigation est-il open source ?
DRL-robot-navigation est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
DRL-robot-navigation est-il gratuit ?
Oui. DRL-robot-navigation est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est DRL-robot-navigation ?
DRL-robot-navigation est disponible sous licence MIT.
Dans quel langage DRL-robot-navigation est-il écrit ?
DRL-robot-navigation est écrit principalement en Python.
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