使用Keras训练自动驾驶（使用Udacity自动驾驶模拟器）1.完成项目所需要的资源（1）模拟器下载•Linux•macOS•Windows（2）Unity 下载运行Udacity模拟器需要Unity，这是下载链接。https://unity.cn/releases（3）Behavioral Cloning Project此存储库包含Behavioral Cloning...

为四轴机械臂模型添加摄像头和夹爪，关于gazebo模型抖动、震动问题两个解决办法。

前记：之前学习了很多关于ROS的知识，现在想自己制作一个四轴器械臂来练练手。所以就定为arm0.1版本，使用MG90s舵机来搭建一个四轴机械臂。arm0.1版本的目标是对不同颜色的方块进行分类并在Gazebo中模拟出来。在未来计划的arm1.0版本中，计划使用步进电机来搭建六轴机械臂，使用上RL，实现人机交互，希望能在下个学期完成它。一、模型制作1.实际模型制作采用https://www...

深度Q学习将深度学习和强化学习相结合，是第一个深度强化学习算法。深度Q学习的核心就是用一个人工神经网来代替动作价值函数。由于神经网络具有强大的表达能力，能够自动寻找特征，所以采用神经网络有潜力比传统人工特征强大得多。。最近基于深度Q网络的深度强化学习算法有了重大的进展，在目前学术界有非常大的影响力。当同时出现异策、自益和函数近似时，无法保证收敛性，会出现训练不稳定或训练困难等问题...

介绍了如何设置计算机以接受来自packages.ros.org的ROS软件，并安装ROS桌面版及其依赖工具。通过添加ROS软件包源，导入公共密钥，并执行更新操作，可以开始在Ubuntu系统上使用ROS。接下来，安装ROS-Base和一些常用的工具，如rqt和rviz。最后，初始化rosdep以便安装和编译源代码时轻松安装系统依赖项。这些步骤将使能够成功连接到ROS，并开始使用强大的机器人操作系统。

相关代码参考了《深度强化学习原理与python实现》与Udacity的课程《Reinforcement Learning》。按照上面的过程，会引入Gym强化环境库。Gym库是OpenAI推出的强化学习实验环境库，它用python语言实现了离散时间智能体/环境接口中的环境部分。除了依赖少量的商业库外，整个项目时开源免费的。Gym库内置上百种实验环境，包括以下几类。算法环境：包括一些字符串处理等传统计

1. SLAM Algorithms 介绍Extended Kalman Filter SLAM(EKF) 扩展卡尔曼滤波SLAMSparse Extended information Filter(SEIF) 稀疏扩展信息滤波Extended Information Form(EIF) 扩展信息滤波FastSLAMGraphSLAM定位：假设：已知地图估计：机器人的轨迹...