04 2024 档案

摘要:上一篇配置成功gym环境后,就可以利用该环境做强化学习仿真了。 这里首先用之前学习过的qlearning来处理CartPole-v1模型。 CartPole-v1是一个倒立摆模型,目标是通过左右移动滑块保证倒立杆能够尽可能长时间倒立,最长步骤为500步。 模型控制量是左0、右1两个。 模型状态量为下 阅读全文
posted @ 2024-04-29 21:08 Dsp Tian 阅读(378) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:gym是python中的一个强化学习环境,想要完整配置并跑起来坑还是比较多的。 下面记录一下Windows完整安装过程,Linux下过程基本类似。 1. 执行pip install gym直接安装的是0.26.2版本,网上常见的代码无法兼容,这里安装0.25.2版,并且安装对应的pygame。 执行 阅读全文
posted @ 2024-04-20 12:58 Dsp Tian 阅读(3225) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:当时写stanley就实现了,贴上来记录一下。 方法示意图: 控制率公式: 其中L为轴距,e为横向误差,v为车辆速度,lambda和c为控制参数。 算法步骤如下: 1. 根据当前定位结果找到路径最邻近点。 2. 计算该点与定位结果横向误差e。 3. 根据控制率公式计算出前轮转角。 4. 将前轮转角转 阅读全文
posted @ 2024-04-05 17:24 Dsp Tian 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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