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DRL-robot-navigation-IR-SIM · reiniscimurs
Deep Reinforcement Learning für die Navigation mobiler Roboter in der IR-SIM-Simulation. Mithilfe neuronaler DRL-Netzwerke (SAC, TD3, PPO, DDPG) lernt ein Roboter, in einem simulierten… zu einem zufälligen Zielpunkt zu navigieren.
Übersicht
Deep Reinforcement Learning für die Navigation mobiler Roboter in der IR-SIM-Simulation. Mithilfe neuronaler DRL-Netzwerke (SAC, TD3, PPO, DDPG) lernt ein Roboter, in einem simulierten… zu einem zufälligen Zielpunkt zu navigieren.
Zweck des Herausgebers: Deep Reinforcement Learning für die Navigation mobiler Roboter in der IR-SIM-Simulation. Mithilfe neuronaler DRL-Netzwerke (SAC, TD3, PPO, DDPG) lernt ein Roboter, in einer simulierten Umgebung zu einem zufälligen Zielpunkt zu navigieren und dabei Hindernissen auszuweichen.
Sehen Sie sich Installationsanweisungen, unterstützte Versionen, Beispiele und Schnittstellen in der Quelle an. Dieses Verzeichnis erhebt keinen Anspruch darauf, dass die Software auf Ihrem Roboter installiert oder getestet wurde.
Projektinformationen
- Betreuer
- reiniscimurs
- Primärsprache
- Python
- Repository-Code-Lizenz
- Nicht angegeben
- Modellgewichtslizenz
- Nicht aufgezeichnet
- Datensatzlizenz
- Nicht aufgezeichnet
- Hardware-Design-Lizenz
- Nicht aufgezeichnet
- Wartung
- Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
- Letzter beobachteter Repository-Push
- 2026-03-30
Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.
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