文章目录前言1. 涉及的核心配置文件与启动文件1.1 demo01_gazebo.launch1.2 nav06_path.launch1.3 nav04_amcl.launch1.4 nav05_path.launch1.5 move_base_params.yaml1.6 dwa_local_planner_params.yaml2. 调参时的一些经验与心得2.1 DWA算法流程2.2 对c
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2024-08-09 11:33:54
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# DQN算法路径规划Python实现
## 简介
在这篇文章中，我将介绍如何使用DQN算法来实现路径规划。DQN（Deep Q-Network）是一种强化学习算法，可以在不知道环境模型的情况下学习最优策略。我们将使用Python编程语言和一些流行的机器学习库来实现这个算法。
## 整体流程
下面是我们实现DQN算法路径规划的整体流程。我们将通过表格的形式展示每个步骤。
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-13 09:47:03
1388阅读
运动规划运动规划(Motion Planning)包括路径规划(Path Planning)和轨迹规划(Trajectory Planning)，通常情况下先进行路径规划，再进行轨迹规划。路径规划和轨迹规划的定义如下：路径规划只考虑静态障碍环境生成的路径，属于空间路径轨迹规划考虑了移动机器人本身的运动能力和中途可能的动态障碍，生成一段时间内的动作序列，在路径规划的基础上加入了时间信息，属于时空路径
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2024-08-02 16:29:47
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题目描述给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。输入输出思路分析遇到统计可行路径的数量问题，或者求最小路径，一般有两种方法，搜索和动态规划。
注： 搜索一般在数据规模比较小的时候使用。复杂度比较高，在本题中: \(2^{m+n}\)。故采用动态规划动态规划状态定义：dp[i][j]：从左上角->(i,j)的最短路径和
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2023-07-21 22:10:47
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# 如何实现“DQN python 路径规划”
## 概述
在这篇文章中，我将指导你如何使用深度强化学习（DQN）算法来实现路径规划。DQN是一种基于神经网络的强化学习算法，可以帮助我们学习如何在一个环境中做出最优的决策。路径规划是一个很好的应用场景，通过训练一个DQN模型，我们可以让机器人或者智能体在一个环境中学会如何选择最优路径。
## 步骤
下面是实现“DQN python 路径规
原创
2024-05-16 06:57:42
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无人机辅助移动边缘计算的计算卸载优化:一种深度确定性策略梯度方法（6）——代码实现6 代码实现本部分主要包括 Actor Critc，DDPG，DQN，Edge_only，Local_only 算法的基本实现思路，具体细节不予展示。6.1 问题环境问题环境主要包括了环境的各种状态 s 、无人机 uav 相关参数、用户 ue 相关参数和一些影响变量。其主要功能是模拟整个实验环境。主要动作包括了无人机
路径规划 | 基于DQN深度强化学习算法的路径规划（Matlab）
原创
2024-07-24 11:07:31
391阅读
（做封面图片，可真是费了很长时间）前言路径规划涉及到很多内容。但路径规划的起点，应该都是A*这个来自斯坦福大学算法。说起A*，网上有很多相关的内容。各种博客，各种解释。但是我愣是没看明白。 可能我比较笨把。弄明白了之后，我发现网上的很多词语有点太高大上了。 （这里声明，并不是说高大上的词不好，相反就应该用高大上的专业词汇才能精准的表达。只不过，有些内容比如A*里面的heuristic
DWA（动态窗口）算法是用于局部路径规划的算法，已经在ROS中实现，在move_base堆栈中：http://wiki.ros.org/dwa_local_plannerDWA算法第一次提出应该是1997年，发在了《IEEE Robotics and Automation Magazines》上路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划。局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障，对于无法预测
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2023-12-05 21:00:28
269阅读
1 简介编辑编辑编辑2 部分代码classdef DQNEstimator < handle properties (SetAccess = private) env; alpha; weights; hidden_layer; end methods function obj = DQNEstimat
原创
2022-05-22 22:48:28
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第一章 路径规划算法概述第一章 路径规划算法概述 文章目录第一章 路径规划算法概述前言一、传统路径规划算法1.1 Dijkstra算法1.2 A*算法1.3 D*算法1.4 人工势场法二、基于采样的路径规划算法2.1 PRM算法2.2 RRT算法三、智能仿生路径规划算法3.1 神经网络算法3.2 蚁群算法3.3遗传算法总结 前言随着半导体技术和人工智能的快速发展，无人驾驶越来越成为可能。无人驾驶系
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2023-10-13 20:42:09
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文章目录A*算法概述A*算法原理A*算法代码实现示例 A*算法概述A*算法是路径规划表现较好的算法之一。所谓路规划是，从A点到B点找到一条合适的路径，使得智能体完成从A到B的运动。所谓合适，是指智能体定义的参数指标，如步数最少，代价最低等等。不同的应用场景具有不同的参数指标。路径规划广泛应用于智能体寻路、八数码难题游戏等场景。A*算法原理在路径规划中，由于可能有障碍存在，使得路径上的一些点不可用
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2023-09-22 19:08:24
313阅读
路径规划是人工智能领域中的重要问题之一，涉及到在给定环境中找到最优路径的任务。深度 Q 网络（Deep Q Network，简称 DQN）是一种强化学习算法，已被成功应用于解决路径规划问题。本文将介绍如何使用 Python 和 DQN 算法实现路径规划，帮助读者理解和应用这一领域的技术。1. 背景知识1.1 强化学习强化学习是一种机器学习范式，其中智能体通过与环境交互，学习选择行动以最大化预期奖励
原创
2024-05-31 16:03:10
1146阅读
1. RRTRRT（快速探索随机树），首先在环境中，我们有一个起始点，定义为Xinit, 然后我们在环境中随机撒一个点，得到点x_rand,如果x_rand不在障碍物区域，则连接起x_init和x_rand, 我们得到一条连线L，如果L整个不在障碍物里面，则沿着L,从x_init向x_rand的方向移动一定的距离，得到一个新的点，x_new，则x_init，x_new和他们之间的线段构成了一颗最简
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2023-12-09 16:01:10
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一、简介
1.1搜索区域(The Search Area)
我们假设某人要从 A 点移动到 B 点，但是这两点之间被一堵墙隔开。如图 1 ，绿色是 A ，红色是 B ，中间蓝色是墙。
图 1
你应该注意到了，我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子。这是寻路的第一步，简化搜索区域，就像我们这里做的一样。这个特殊的方法把我们的搜索区域简化为了 2 维数组。数组的每一项代表一个格子，它的状态就是可走
原创
2021-07-25 21:25:57
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function x=slam% Basic Simultaneous Localisation and Mapping Algorithm usign EKF usin
原创
2022-10-10 15:59:13
201阅读
文章目录参考资料1. 算法简介2. 算法精讲2.1 预处理2.2 开始搜索2.3 继续搜索2.4 确定实际路径3. 算法总结3.1 算法步骤3.2 伪代码4. python实现5. c++实现 参考资料Introduction to the A* Algorithm路径规划与轨迹跟踪系列算法Robotic Motion Planning Lectures 路径规划之 A* 算法1. 算法简介A*
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2023-08-06 07:46:05
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在上一节中，介绍了 RRT 算法的原理，这一节将一步步实现 RRT 路径规划算法在二维环境中的路径规划，来进一步加深对 RRT 算法的理解。二维环境的搭建我们将搭建下图所示的二维环境，绿色点为起点（0，0），红色点为目标点（15, 12），黑色的圆表示障碍物。实现上述环境的代码如下：start = [0, 0] # 起点
goal = [15, 12] # 终点
# 障碍物 （
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2023-09-04 13:00:43
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1 简介移动机器人路径规划一直是一个比较热门的话题，A星算法以及其扩展性算法被广范地应用于求解移动机器人的最优路径。2 部分代码function OptimalPath_2=Eliminate_inflection_point( OptimalPath,MAP )%消除多余拐点path = OptimalPath;len = size(path,1);% startX = OptimalPath(
原创
2021-11-25 21:05:39
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1 简介移动机器人运动规划技术是自主移动机器人导航的核心技术之一,而路径规划技术是导航技术研究的一个关键课题.路径规划的任务是:依据一定的评价准则(如距离最短,时间最短,工作代价最小等等),在一个存在障碍物的工作环境内,寻求一条从初始点开始到目标点结束的较优的无碰撞路径.本文旨在结合实际环境基于快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree, RRT)算法实现自主移动机
原创
2021-12-18 22:43:09
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