内容概要：本文介绍了一个利用深度学习，特别是强化学习（Reinforcement Learning, RL），来控制行走机器人的项目。目标是通过训练神经网络，使机器人能够根据环境反馈学习步态控制。项目使用Python 3.6+, TensorFlow/PyTorch, OpenAI Gym等工具，并提供了详细的代码结构和核心部分说明，包括环境配置、智能体训练、主控制程序等。
适合人群：具备深度学习和强化学习基础知识的研发人员，对机器人控制有研究兴趣的技术人员。
使用场景及目标：适用于需要使用强化学习控制行走机器人的科研项目或实际应用场景，旨在提升机器人步态控制的效果和稳定性。
阅读建议：读者应具备Python编程基础和一定的深度学习背景。建议从理解项目的基本架构开始，逐步深入了解各个模块的具体实现和调优技巧，最终能够在自己的项目中应用类似的方法。
2025-04-02 00:07:30
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博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人，到底能干啥？[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人，建立了机器人速度控制模型，具有：
带UI
雷达测距
键盘控制行走功能，
加速设置
雷达数据的可视化
任意地图尺寸的创建
任意障碍物数量的随机生成
编辑地图功能
自动避障功能
自动路径规划模块
路径自动控制
2024-06-23 14:09:50
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基于MATLAB和Simulink Robotics Arena的行走机器人示例
2022-08-15 09:08:34
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2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛论文---行走机器人避障问题
获国家二等奖
2022-05-12 16:28:10
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