【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码,下载可以直接使用! 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目,作为参考资料学习借鉴。 3、本资源作为“参考资料”如果需要实现其他功能,需要能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。 基于ROS和深度强化学习不同算法的移动机器人导航避障python源码+项目说明.zip ### 要求 python 3.5 Tensorflow 1.14.0 ROS Melodic ### 使用步骤 因为有未知问题,需要把小车在gazebo中的启动,与tesorflow强化学习分开成两个文件夹,合在一起会报错 ##### 1.创建虚拟环境 NDDDQN ##### 2.安装tensorflow ``` pip install tensorflow-gpu==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` ##### 3.在两个工作空间进行编译 在catkin_ws和catkin_ws1分别编译: ``` catkin_make --cmake-args \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 \ -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6m \ -DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.6m.so ``` ##### 4.运行 首先在运行小车的catkin_ws1文件夹中: ``` cd catkin_ws1 source devel/setup.sh roslaunch pioneer_utils xxx ``` xxx对应运行环境: ``` bizhang.launch 静态避障 daohang.launch 静态导航 dongtai.launch 动态导航 keyboard_teleop.launch 键盘控制 ``` 然后在运行强化学习的文件夹catkin_ws中: ......
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