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DRL-Robot-Navigation-ROS2 · reiniscimurs

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Übersicht

Deep Reinforcement Learning für die Navigation mobiler Roboter im ROS2 Gazebo-Simulator. Mithilfe neuronaler DRL-Netzwerke (SAC, TD3) lernt ein Roboter, in einer simulierten Umgebung zu einem zufälligen Zielpunkt zu navigieren.

Zweck des Herausgebers: Deep Reinforcement Learning für die Navigation mobiler Roboter im ROS2 Gazebo-Simulator. Mithilfe neuronaler DRL-Netzwerke (SAC, TD3) 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: MIT
Modellgewichtslizenz: Nicht aufgezeichnet
Datensatzlizenz: Nicht aufgezeichnet
Hardware-Design-Lizenz: Nicht aufgezeichnet
Wartung: Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
Letzter beobachteter Repository-Push: 2025-01-30

Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.

Dokumentationsabschnitte

DRL-Robot-Navigation-ROS2
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