需要注意的是,PDQN算法是一种基于深度强化学习的方法,可以通过大量的训练迭代来优化网络参数,并使机器人能够学习到避碰的策略。此外,在实际应用中,还可能需要考虑其他因素,如传感器数据的获取、环境建模的精确性以及对器人运行实时性要求等,以进一步改进和优化避碰路径规划的效果。 ⛄ 运行结果 ⛄ 部分代码 function...
my_PDQN:我的纸张Parameterized-DQN代码 (0)踩踩(0) 所需:7积分 Random_Number_Generator 2024-11-30 17:36:18 积分:1 leetcode 2024-11-30 17:27:59 积分:1 EntireArrange 2024-11-30 17:27:30 积分:1 uip_freemodbus_tcp 2024-11-30 17:26:54 ...
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