强化学习总结注：本文图片均来自莫烦python或深入浅出强化学习原理入门，但我觉得小哥哥不是很理解，或者说讲的不是让人很懂，这里我做一个比较细致的论述一、强化学习概述强化学习是机器学习的一种，为什么这样说，从Qlearning就可以看出来，你看，什么时候Q（s,a）稳定啊，是不是当等于啊。所以这东西更新过程就是不断地迭代Q（s,a）让两项接近，第一项我们称Q现实，第二项称Q估计，梯度下降如...

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自己动手写全套无人驾驶算法系列（一）机器人2D SLAM一、概述1.1 系列整体概述：本文主要介绍无人驾驶SLAM各个环节的各个算法，主要包括4个方面：传感器层，建图层，匹配层和融合定位层。运动模型为差分驱动模型，目前代码已经做完，但因为要对其专利保护，日后再放出，特此先作介绍，并提供交流欢迎大家对我的github项目提出BUG，或者需要我更新新的算法,或者需要技术合作，都可以联系我：...

自己动手写全套无人驾驶算法系列（二）机器人底盘一、概述1.1 机器人底盘概述目前无人车机器人底盘有很多种，比如差分驱动，阿克曼，四轮驱动，三轮驱动等，实际过程中用的比较多的是差分驱动和阿克曼转向，差分适用于扫地机器人，迎宾机器人等，阿克曼转向适用于无人汽车。本人同样在github实现了上述两种运动模型，可见：https://github.com/wujiazheng2020/WJZ_Cha...

四、从无到有自己动手写个slam算法（如apollo）（CSDN独创）注1：必须先看完前三章再看这一章，如果想看得轻松请看《概率机器人》与《机器人学状态估计》完再看注2：本篇为CSDN独创，转载请备注链接，商用请私聊注3：本篇为自创算法的阉割版，目的是教大家会写下文会提到slam的一些研究方向：1.各传感器误差模型建模问题 2.定位问题 3.建图的占用概率计算问题（数学模型的建立）...