Monocular-Obstacle-Avoidance:论文“通过深度强化学习实现基于单眼视觉的避障技术”的代码

时间:2024-05-29 00:59:39
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文件名称:Monocular-Obstacle-Avoidance:论文“通过深度强化学习实现基于单眼视觉的避障技术”的代码

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更新时间:2024-05-29 00:59:39

Python

通过深度强化学习实现基于单眼视觉的避障 由,,尼基trigoni,安德鲁·马卡姆。 本文的张量流实现: 内容 介绍 该存储库包含: 1.Training代码。 我们编写自己的培训代码,但直接使用提供的代码构建模式。 (我们在存储库中保留了Iro的许可证) 2.用于训练FCRN的数据预处理代码。 3.在Gazebo模拟器中使用turtlebot2进行D3QN(具有决斗架构的Double Deep Q网络)的训练代码。 4,在现实世界中使用turtlebot2测试D3QN的代码 5,tensorflow和ros之间的接口代码 D3QN的网络模型与本文稍有不同,因为我们发现此版本具有更好的性能。 您可以在获得我们真实世界实验的视频 先决条件 Tensorflow> 1.1 ROS动力学 cv2 操作说明 再培训FCRN 我们在/Depth/data文件夹中有一个用turtlebo


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