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用於無人機避障與導航的深度TD3模型

此模型記錄了無人機藉由強化學習模型TD3在Gazebo虛擬環境中進行導航與避障,並利用NFWPO算法解決DRL常見的零梯度問題。

Actor-network架構如圖所示:

https://imgur.com/a/JANUYzF

輸入:
  1. The lidar ranges(將0−360 degree解析度1度的原始360筆狀態資料降維至0−360 degree解析度36度共10筆,再輸入)
  2. The target position(極座標)2維。
  3. The velocity of UAV measured by IMU (Linear velocity along x, y, and z-axis and angular velocity along z-axis)4維。
  4. 10+2+4共16維
網路架構:

包括3層全連接層(dense),每層由256個hidden layers組成。

輸出:

Action, velocity command (Linear velocity along x, y, and z-axis and angular velocity along z-axis)4維。

Critic-network架構如圖所示:

https://imgur.com/a/75zORS0

輸入部份:

包含the lidar ranges(10D), the target position(2D), the velocity of UAV(4D), the velocity command(4D)。共20維。

網路架構:

包括3層全連接層(dense),每層由256個hidden layers組成。

輸出:

輸出estimated action-value作為critic-loss。

資料與資源

額外的資訊

欄位
作者 劉宗翰
維護者 楊承翰
最後更新 2024年8月27日, 凌晨5點23分 (UTC+00:00)
建立 2024年7月18日, 上午10點21分 (UTC+00:00)

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