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UAV_Obstacle_Avoiding_DRL

深度强化学习驱动的无人机自主避障算法研究

本项目研究了深度强化学习在UAV自主避障中的应用,涵盖静态和动态环境。研究结合多智能体强化学习、人工势场法和扰动流场算法等创新技术,并与A*、RRT等传统路径规划方法进行对比。项目实现了MADDPG、TD3、PPO等多种算法,提供MATLAB和Python代码。仿真实验表明,深度强化学习方法在无人机障碍物避免任务中展现出优越性能,为自主导航技术发展提供了新思路。

Machine-Learning-Flappy-Bird - 使用神经网络与遗传算法实现Flappy Bird游戏AI控制
Flappy BirdGenetic AlgorithmGithubMachine LearningNeural NetworkPhaser framework开源项目
该项目利用神经网络和遗传算法,实现了Flappy Bird游戏中小鸟的智能控制。项目采用HTML5、Phaser框架和Synaptic神经网络库,详细介绍了神经网络架构及基于进化算法的训练过程,包括选择、交叉和变异操作。通过该教程,用户可以学习如何创建并优化AI模型,使小鸟更好地避开障碍物。
Awesome-Implicit-NeRF-Robotics - 机器人领域中神经隐式表示和NeRF技术的最新进展
3D重建GithubNeRFSLAM姿态估计开源项目机器人
这个项目汇集了神经隐式表示和NeRF在机器人领域的应用论文,涵盖物体姿态估计、SLAM、操作学习、物体重建、物理模拟和导航规划等方向。它为研究人员和工程师提供了解该交叉领域最新进展的综合资源。
sumo-rl - 用于智能交通信号控制的强化学习框架
GithubSUMO-RL交通仿真交通信号控制多智能体开源项目强化学习
SUMO-RL是基于SUMO交通模拟器的强化学习框架,专注于智能交通信号控制。该框架提供简洁接口,支持创建单代理和多代理强化学习环境,允许自定义状态和奖励函数,并兼容主流RL库。SUMO-RL简化了交通信号控制的强化学习研究过程,适用于多种交通网络和场景。目前已应用于多项研究,覆盖从单一交叉口到大规模城市网络的各类交通控制问题。
DeepLagrangianFluids - 拉格朗日流体模拟的连续卷积神经网络方法
Github开源项目机器学习流体模拟深度学习物理引擎粒子系统
DeepLagrangianFluids项目实现了基于连续卷积的粒子流体模拟网络,源于ICLR 2020会议发表的研究成果。项目包含数据生成、模型训练和预训练模型运行的完整代码,支持PyTorch和TensorFlow框架,并集成Open3D等库实现高效模拟与可视化。这种新方法在流体动力学模拟的准确性和计算效率方面取得了显著进展。
godot_rl_agents - Godot引擎智能NPC开发框架
GithubGodot RL Agents开源框架开源项目机器学习深度强化学习游戏AI
Godot RL Agents是一个开源框架,用于在Godot引擎中开发智能NPC。它支持多种强化学习算法,适用于2D和3D游戏,并提供丰富的AI传感器。该框架完全免费开源,可帮助开发者创造复杂行为的游戏角色,实现自动化游戏测试,为游戏开发和AI研究提供新的可能性。
awesome-radar-perception - 自动驾驶雷达感知技术资源库 数据集算法全覆盖
Github传感器融合信号处理开源项目目标检测自动驾驶雷达数据集
这个开源项目汇集了自动驾驶雷达感知领域的综合资源,包括各类雷达数据集、信号处理工具、检测跟踪算法和融合方法。项目还归纳了雷达感知的关键挑战,如天气影响和多径效应等。通过持续更新,该资源库旨在促进雷达感知技术在自动驾驶领域的进步。
Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统 融合人类智慧与AI技术
Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理
Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统,通过大型语言模型作为认知代理,将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎,实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中,Agent-Driver性能显著超越现有方法,并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向,向实现人类级别驾驶迈进。
Research - 基于飞桨的前沿AI研究汇集 涵盖计算机视觉和自然语言处理
GithubPaddlePaddle开源项目深度学习知识图谱自然语言处理计算机视觉
该项目展示基于飞桨深度学习平台的前沿研究工作,包括计算机视觉、自然语言处理、知识图谱和时空数据挖掘领域的顶会论文和冠军模型。涉及图像检索、车辆再识别、机器翻译、对话系统等多个方向,为AI研究提供参考资源和基线实现。
safe-rlhf - 北京大学开发的AI安全增强框架
BeaverGithub人工智能安全RLHF开源项目数据集模型训练
Safe RLHF是一个由北京大学PKU-Alignment团队开发的开源框架,整合了SFT、RLHF及Safe RLHF训练方法。它支持多种预训练模型,提供大量人工标注数据,能够训练奖励与成本模型,并采用多层次的安全性校验指标。最新发布的版本提供详尽的复现代码和数据集,旨在增强AI模型的安全性和实用性。
NeuralNetworkRacing - 基于神经网络的2D自动驾驶模拟器
2D模拟Githubpyglet开源项目神经网络自动驾驶进化算法
NeuralNetworkRacing是一个使用Python开发的2D自动驾驶模拟项目。它结合神经网络和进化算法,训练虚拟汽车在生成的赛道上自主行驶。项目基于pyglet和numpy库实现,包含环境模拟、赛道生成等功能。通过配置文件,用户可以调整人口数量、突变率等参数。该开源项目为AI和自动驾驶领域提供了一个实验平台。
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