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DRL-robot-navigation-IR-SIM · reiniscimurs
Apprentissage par renforcement profond pour la navigation de robots mobiles en simulation IR-SIM. À l'aide des réseaux neuronaux DRL (SAC, TD3, PPO, DDPG), un robot apprend à naviguer vers un point d'objectif aléatoire dans un environnement simulé…
Aperçu
Apprentissage par renforcement profond pour la navigation des robots mobiles en simulation IR-SIM. À l'aide des réseaux neuronaux DRL (SAC, TD3, PPO, DDPG), un robot apprend à naviguer vers un point d'objectif aléatoire dans un environnement simulé…
Objectif de l'éditeur : Deep Reinforcement Learning pour la navigation des robots mobiles dans la simulation IR-SIM. À l'aide des réseaux neuronaux DRL (SAC, TD3, PPO, DDPG), un robot apprend à naviguer vers un point cible aléatoire dans un environnement simulé tout en évitant les obstacles.
Inspectez les instructions d’installation, les versions prises en charge, les exemples et les interfaces dans la source. Ce répertoire ne prétend pas que le logiciel a été installé ou testé sur votre robot.
Informations sur le projet
- Mainteneur
- reiniscimurs
- Langue principale
- Python
- Licence de code de référentiel
- Non précisé
- Licence de poids modèle
- Non enregistré
- Licence de jeu de données
- Non enregistré
- Licence de conception de matériel
- Non enregistré
- Entretien
- Non archivé dans les dernières métadonnées enregistrées
- Dernière poussée du référentiel observée
- 2026-03-30
Les licences de code ne couvrent pas automatiquement les poids des modèles, les ensembles de données ou les conceptions matérielles. Les détails de licence non enregistrés nécessitent une confirmation auprès de l'éditeur.
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