[ROS Projects] – Use OpenAI_ROS with Turtlebot2 Step by Stepopenai_ros教程（ ros gazebo 深度强化学习）

基于随机采样的路径规划算法适用于高维度空间，它们以概率完备性(当时间接近无限时一定有解)来代替完备性，从而提高搜索效率。基于随机采样的路径规划算法又分为单查询算法(single-query path planning)以及渐近最优算法(asymptotically optimal path planning)，前者只要找到可行路径即可，侧重快速性，后者还会对找到的路径进行逐步优化，慢慢达到最优，侧

前段时间在b站发布了关于二维平面下一些计算几何学知识的讲解，有许多小伙伴私戳我说能不能出个代码实现，所以这段时间就抽个时间用c++实现下视频里面讲的内容。注： 本篇博客不再具体讲解理论内容，而是实现相关算法。bilibili。代码仓库。

文章目录参考资料1. Actor-Critic框架原理1.1 基本介绍1.2 原理分析1.3 Advantage Actor-Critic1. A2C引入2. A2C流程3. tips2. A3C2.1 A3C理解2.2 A3C运作机理2.3 算法大纲3. Pathwise Derivative Policy Gradient3.1 算法流程3.2算法相对于DQN的改变4. 练习1. A3C在训练

许久之前做的一个项目。在maddpg和openai给的环境的基础上进行修改，使用多智能体强化学习完成追逃博弈，并与传统方法进行对比。下面记录下修改的地方。

具体而言，“gap align” 是指通过在速度求解器中使用约束条件或算法，使车辆在执行车道变换等操作时，与周围车辆保持适当的间隙，并调整速度和路径，以确保车辆能够平稳地进入新的车道或与其他车辆进行合流或堆叠操作。在自动驾驶中，“gap align” 用于描述和调整车辆在进行车道变换、合流或堆叠等操作时与周围车辆之间的间距和对齐关系。通过"gap align" 技术，自动驾驶系统可以在执行车道变换

文章目录参考资料1. 基本概念参考资料自动驾驶中的规划控制概述A Survey of Motion Planning and Control Techniques for Self-Driving Urban Vehicleshttps://zhuanlan.zhihu.com/p/463779321. 基本概念后轮反馈控制（Rear wheel feedback）是利用后轮中心的跟踪偏差来进行转

控制系统的综合和校正问题是在已知固有特性及期望指标的前提下， 确定校正装置， 使系统校正后能满足期望的性能指标。 校正过程如下：自动控制原理里最常见的基本控制规律是PID控制规律。各控制规律在系统校正中的作用与固有特性有关， 应具体问题具体分析。按照校正装置 Gc(jω)G_c(j \omega)Gc​(jω) 的相位 φc\varphi_cφc​ 的不同,常用校正装置可以分为: 超前校正装置、滞

概率路图算法是一种典型的基于采样的路径规划方法。它主要分为两个阶段：学习阶段， 查询阶段。应用PRM算法进行路径规划时，首先在将连续空间转换成离散空间后，在离散空间中采样一个无碰撞的点（随机撒点，剔除落在障碍物上的点），以该点为中心，在一定的半径范围内搜索其邻域点，并将其连接形成路径，随后进行碰撞检测，若无碰撞，则保留该路径。当空间中所有采样点均完成上述步骤后，再应用**图搜索算法**搜索出可行路

文章目录参考资料1. 基本概念1.1 先验概率和后验概率1.2 贝叶斯公式2. 卡尔曼滤波推导参考资料如何使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）实现对物体运动轨迹的预测？卡尔曼滤波与目标追踪1. 基本概念卡尔曼滤波（Kalman filtering, KF）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，对物体