ROS+Gazebo强化学习从虚拟训练到实车部署全流程分析
简介
本资源文件详细介绍了如何使用ROS（Robot Operating System）和Gazebo仿真环境进行强化学习，并最终将训练好的模型部署到实际车辆上的全流程。通过本资源，您将学习到从虚拟环境中的训练到实车部署的每一个关键步骤，包括环境设置、模型训练、仿真调试以及最终的实车部署。
内容概述
- 环境准备
- ROS和Gazebo的安装与配置
- Python环境的设置，包括Anaconda和PyTorch等库的安装
- 仿真训练
- 使用Gazebo创建仿真环境
- 编写强化学习算法，如TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）
- 在仿真环境中进行模型训练
- 模型调试与优化
- 分析仿真训练中的常见问题
- 优化模型以提高仿真效果
- 实车部署
- 将训练好的模型部署到实际车辆上
- 实车环境下的调试与优化
使用说明
- 下载资源
- 下载本资源文件，解压后进入相应目录。
- 环境配置
- 按照资源文件中的说明，配置ROS和Gazebo环境。
- 安装必要的Python库，如PyTorch。
- 仿真训练
- 运行仿真训练脚本，开始在Gazebo环境中训练模型。
- 根据训练结果进行模型调整和优化。
- 实车部署
- 将训练好的模型参数加载到实际车辆上。
- 在实车环境中进行测试和调试。
注意事项
- 在仿真训练过程中，可能会遇到各种库缺失的问题，请根据报错信息进行安装。
- 实车部署时，由于环境和仿真环境存在差异，可能需要对模型进行进一步的调整和优化。
更新记录
- 2022-02-27：更新了两种效果较好的训练方法，包括将连续动作改为离散动作和采用多阶段学习。
贡献
如果您在使用过程中有任何问题或建议，欢迎通过GitHub提交Issue或Pull Request。
版权声明
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