
深度强化学习 | 基于Double DQN算法的移动机器人路径规划(附Pytorch实现)
本文介绍了基于Double DQN(DDQN)算法的机器人路径规划方法,该方法设计了包含6种离散速度组合的动作空间,并采用多目标混合奖励函数,结合时间惩罚、距离引导和目标达成奖励来优化路径规划效果。Pytorch仿真结果表明了DDQN算法在大规模栅格地图中规划的可行性,为DRL在机器人运动规划领域的应用提供了实践参考。
个人简介:同济大学控制科学与工程硕士,机器人算法工程师,主攻机器人运动规划方向,业余丰富各种技术栈。CSDN原力计划作者、官方内容合伙人;2023新星计划Pytorch赛道导师
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