DRL-robot-navigation
Apprendimento per rinforzo profondo per la navigazione di robot mobili nel simulatore ROS Gazebo. Utilizzando la rete neurale Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), un robot impara a navigare verso un punto obiettivo casuale in un ambiente simulato evitando ostacoli.
Addestra un robot a navigare e evitare ostacoli in un ambiente simulato utilizzando tecniche di deep learning.
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DRL-robot-navigation ha 1.3k stelle su GitHub. È stato forkato 194 volte. DRL-robot-navigation è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2021. DRL-robot-navigation è disponibile con licenza MIT. I suoi temi principali sono: deep-learning, deep-reinforcement-learning, gazebo, obstacle-avoidance.
Che cos'è DRL-robot-navigation?
Apprendimento per rinforzo profondo per la navigazione di robot mobili nel simulatore ROS Gazebo. Utilizzando la rete neurale Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), un robot impara a navigare verso un punto obiettivo casuale in un ambiente simulato evitando ostacoli.
DRL-robot-navigation è open source?
DRL-robot-navigation è un progetto open source. È rilasciato con licenza MIT.
DRL-robot-navigation è gratuito?
Sì. DRL-robot-navigation è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è DRL-robot-navigation?
DRL-robot-navigation è disponibile con licenza MIT.
In quale linguaggio è scritto DRL-robot-navigation?
DRL-robot-navigation è scritto principalmente in Python.
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[](https://olud.ai/project/reiniscimurs-drl-robot-navigation.html)
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