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UAV環境中的影像與點雲資料

此資料集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的經驗池(Experience Replay Buffer),新增了使用NWFPO算法來在action受到限制的環境也可以避免訓練時gradient為0的狀況產生,並且新增3 rooms 場景。

虛擬環境示意圖如下:https://imgur.com/Bm8GnwD

  • 此經驗池共有10000筆資料,資料格式為 {s , a , r , s', done},變數分別為: s (無人機狀態) 由雷達資訊(已normalize),速度資訊以及目標點相對於無人機的極座標組成,共366維。a (無人機動作)由 x, y, z 線性速度,以及 z 方向的角速度組成,共4維。r (獎勵值) 由目標距離的變化和避障表現構成的非線性函數,1維。s' (下一刻無人機狀態)366維。done(到達目標點與否) 1 維。

Data and Resources

Additional Info

Field Value
Author 李啓安
Maintainer 李啓安
Version 2.0
Last Updated August 15, 2023, 10:54 (CST)
Created August 15, 2023, 10:33 (CST)

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