DRL-robot-navigation
Aprendizado por Reforço Profundo para navegação de robôs móveis no simulador ROS Gazebo. Usando a rede neural Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), um robô aprende a navegar até um ponto de objetivo aleatório em um ambiente simulado enquanto evita obstáculos.
Treine um robô para navegar e evitar obstáculos em um ambiente simulado usando técnicas de aprendizado profundo.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserAprendizado por Reforço Profundo para navegação de robôs móveis no simulador ROS Gazebo. Usando a rede neural Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), um robô aprende a navegar até um ponto de objetivo aleatório em um ambiente simulado enquanto evita obstáculos.
DRL-robot-navigation tem 1.3k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 194 vezes. DRL-robot-navigation é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2021. DRL-robot-navigation está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: deep-learning, deep-reinforcement-learning, gazebo, obstacle-avoidance.
O que é DRL-robot-navigation?
Aprendizado por Reforço Profundo para navegação de robôs móveis no simulador ROS Gazebo. Usando a rede neural Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3), um robô aprende a navegar até um ponto de objetivo aleatório em um ambiente simulado enquanto evita obstáculos.
DRL-robot-navigation é de código aberto?
DRL-robot-navigation é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
DRL-robot-navigation é gratuito?
Sim. DRL-robot-navigation é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está DRL-robot-navigation?
DRL-robot-navigation está disponível sob a licença MIT.
Em que linguagem DRL-robot-navigation está escrito?
DRL-robot-navigation é escrito principalmente em Python.
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[](https://olud.ai/project/reiniscimurs-drl-robot-navigation.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.