文件名称：DRLwithTL_real:使用DJI Tello在RealReal环境中通过迁移学习进行深度强化学习的Python代码
文件大小：2.58MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 12:51:42
Python
通过迁移学习进行深度强化学习-DJI Tello无人机和真实环境（DRLwithTL-Real） 什么是DRLwithTL-Real？ 该存储库使用基于传输学习（TL）的方法来减少通过深度强化学习为目标算法性能训练深度神经网络进行自主导航所需的机载计算。 使用虚幻游戏引擎手动设计了3D现实元环境库，并且对网络进行了端到端的培训。 然后，这些经过训练的元权重将在实际测试环境中用作网络的初始化程序，并针对最后几个完全连接的层进行微调。 无人机动力和环境特征的变化被执行以显示该方法的鲁棒性。 可以在@ 找到包含模拟无人机上的模拟环境代码的存储库 安装DRLwithTL-Sim 当前版本的DRLwithTL-Sim支持Windows，并且需要python3。 建议为此项目并安装依赖项。 可以按照以下步骤下载DRLwithTL-Real入门 克隆存储库 git clone https://git
【文件预览】：
DRLwithTL_real-master
----.gitignore(94B)
----images()
--------cover.png(1.52MB)
--------tello.png(890KB)
----requirements.txt(541B)
----__init__.py(90B)
----RL_functions.py(4KB)
----tellopy()
--------__init__.py(339B)
--------examples()
--------_internal()
--------tello_drone.py(12KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(5KB)
----configs()
--------config.cfg(760B)
--------read_cfg.py(2KB)
----.gitattributes(66B)
----main_code.py(12KB)
----DeepNet()
--------DeepNet.py(238B)
--------util()
--------network()