本文将继续探索rl-agents中相关DQN算法的实现。下面的介绍将会以`intersection`这个环境为例，首先介绍一下Highway-env中的`intersection-v1`。Highway-env中相关文档——[http://highway-env.farama.org/environments/intersection/](http://highway-env.farama.org

本文将继续探索rl-agents中相关DQN算法的实现。下面的介绍将会以`intersection`这个环境为例，首先介绍一下Highway-env中的`intersection-v1`。Highway-env中相关文档——[http://highway-env.farama.org/environments/intersection/](http://highway-env.farama.org

动态规划）是程序设计算法中非常重要的内容，能够高效解决一些经典问题，例如背包问题和最短路径规划。动态规划的基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到目标问题的解。最优子结构：最优解可以被分解为子问题。最优性原理适用：重叠子问题：子问题经常重复出现。解决方案可以被缓存和重复使用。马尔可夫决策过程符合这两个属性。贝尔曼方程提供了递归分解。价值函数存储和重用解决方案

在此推荐另一篇文章【自动驾驶决策规划】POMDP之Introduction“The future is independent of the past given the present”未来状态的概率分布只与当前状态有关，而与过去状态无关。定义：性质：Pss′\boldsymbol{P}_{ss^{\prime}}Pss′​为从状态sss转移到状态s′s's′的概率，又称一步状态转移概率。P\b

继续上一讲的内容【强化学习】05 —— 基于无模型的强化学习（PredictionElevatorBioreactorHelicopterQuakeGame of GoMDP模型是已知的，但是规模太大，只能通过采样进行MDP模型是未知的，只能通过在经验中进行采样在线策略学习和离线策略学习。通常来说，在线策略学习要求使用在当前策略下采样得到的样本进行学习，一旦策略被更新，当前的样本就被放弃了，就好像

机器人系统仿真：是通过计算机对实体机器人系统进行模拟的技术，在 ROS 中，仿真实现涉及的内容主要有三:对机器人建模(URDF)、**创建仿真环境(Gazebo)以及感知环境(Rviz)**等系统性实现。URDF是 Unified Robot Description Format 的首字母缩写，直译为统一(标准化)机器人描述格式，可以以一种 XML 的方式描述机器人的部分结构，比如底盘、摄像头、激

在车杆环境中，有一辆小车，智能体的任务是通过左右移动保持车上的杆竖直，若杆的倾斜度数过大，或者车子离初始位置左右的偏离程度过大，或者坚持时间到达 500 帧，则游戏结束。智能体的状态是一个维数为 4 的向量，每一维都是连续的，其动作是离散的，动作空间大小为 2。的，我们每次训练神经网络的时候从训练数据中随机采样一个或若干个数据来进行梯度下降，随着学习的不断进行，每一个训练数据会被使用多次。如果两套

在此推荐另一篇文章【自动驾驶决策规划】POMDP之Introduction“The future is independent of the past given the present”未来状态的概率分布只与当前状态有关，而与过去状态无关。定义：性质：Pss′\boldsymbol{P}_{ss^{\prime}}Pss′​为从状态sss转移到状态s′s's′的概率，又称一步状态转移概率。P\b

继续上一讲的内容【强化学习】05 —— 基于无模型的强化学习（PredictionElevatorBioreactorHelicopterQuakeGame of GoMDP模型是已知的，但是规模太大，只能通过采样进行MDP模型是未知的，只能通过在经验中进行采样在线策略学习和离线策略学习。通常来说，在线策略学习要求使用在当前策略下采样得到的样本进行学习，一旦策略被更新，当前的样本就被放弃了，就好像

美中不足的是，Sobel算子并没有将图像的主体与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下、左右邻点的灰度差，在边缘处达到极值检测边缘，去掉部分伪边缘，对噪声具有平滑作用。通过实验发现，当图像中的红色，绿色，蓝色三种像素点