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DRL-robot-navigation

移动机器人深度强化学习自主导航方案

项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch,构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境,实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。

slam_in_autonomous_driving - 自动驾驶SLAM技术教程及开源代码实现
GithubSLAM开源项目惯性导航激光建图组合导航自动驾驶
此项目提供自动驾驶SLAM技术的开源教程书籍和代码。内容涵盖惯性导航、组合导航、激光建图和定位等核心算法,包括误差状态卡尔曼滤波、预积分、ICP和NDT等经典SLAM算法的实现。书中提供简洁的数学推导和代码示例,并配有丰富数据集和动态演示,有助于深入理解自动驾驶中的SLAM技术。
End-to-end-Autonomous-Driving - 端到端自动驾驶研究资源综合集成
CARLAGithub开源项目机器学习端到端自动驾驶计算机视觉
该项目整合端到端自动驾驶研究资源,涵盖学习材料、研讨会、论文集、基准测试、数据集及竞赛信息。旨在为自动驾驶研究提供全面参考,推动技术发展。内容定期更新,欢迎社区参与贡献。
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。
drl-zh - 深度强化学习入门,从零开始实现经典算法
Atari游戏DQNDeep Reinforcement LearningGithubPPOSAC开源项目
本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法,并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤,支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook,确保学习过程流畅高效。
Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架,提升环视感知能力
3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
这是一个创新的稀疏查询框架,专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询,并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术,有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上,展现出优异的性能,推动了环视3D目标检测技术的发展。
rl - 开源强化学习库TorchRL
TorchRL是专为PyTorch设计的开源强化学习库,提供高效的研究性能。它具备完整Python接口、模块化、定制化及强大扩展性,配备详尽文档和测试,确保用户快速上手且使用可靠。此外,TorchRL包括多种可复用功能,适用于成本、回报处理和数据管理,是开展强化学习研究与应用的理想工具。
pytorch-auto-drive - 基于 PyTorch 的分割模型和车道检测模型
GithubPyTorchPytorchAutoDrive开源项目模型部署语义分割车道检测
框架基于纯Python和PyTorch,提供从模型训练、测试到可视化和部署的全方位支持。特色包括多种主干网络、简洁易懂的代码、混合精度训练及ONNX和TensorRT的部署支持。该框架中模型训练速度快,性能优于其他实现,支持多种数据集和模型方法,为自动驾驶研究提供可靠的基准测试和高效工具。
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。
lidar-camera-fusion - LiDAR点云与相机图像融合的ROS实现
GithubLiDARROSVelodyne VLP16开源项目点云投影相机融合
这个ROS项目实现了Velodyne VLP16 LiDAR点云与RGB相机图像的融合。通过将点云转换为距离图像并应用双线性插值,提高了点云数据密度。项目包含安装指南、ROS主题说明,以及与FLOAM包结合的里程计测试。该技术在户外垃圾检测和深度估计等领域具有应用前景。
rl-mpc-locomotion - 强化学习与模型预测控制结合的四足机器人运动框架
GithubIsaac GymRL MPC Locomotion四足机器人开源项目强化学习模型预测控制
这个项目为四足机器人运动任务开发了一个快速仿真和强化学习训练框架。它采用分层控制结构,结合高层策略网络和低层模型预测控制器。其MPC控制器基于Cheetah Software改写,便于移植到主流仿真平台。项目利用NVIDIA Isaac Gym进行并行训练,使用Unitree Robotics的Aliengo模型,并实现了从仿真到实物的迁移。该框架适用于多种四足机器人类型和步态,为相关研究提供了有力支持。
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