深度强化学习控制移动机器人
联系方式：860122112@qq.comgit 1、实验目的 使用深度强化学习控制移动机器人在复杂环境中避障、收集物品到指定点。所用到的算法包括DQN、Deuling-DDQN、A3C、DDPG、NAF。github 2、环境和模型 1. 实验环境：web ROS、Gazebo算法 2. 移动机器人模型网络 安装有Kinect的Pioneer3移动机器人异步 3、训练 机器人从Kinect获取S
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