DQN,DDPG,SAC,PPO算法在turtlebot3上的仿真实验

PPO算法在turtlebot3上的仿真实验

ROS学习书籍：https://github.com/ncnynl/books

ROS一条龙学习：https://github.com/Githubcxy666/ROSBOT

我的代码地址：https://github.com/Crawford-fang/turtlebot3_DQN
里面实现的算法有DQN,DDPG,SAC,PPO。目前还没有细致整理，看看有没有人需要吧，不然都不想整理了。

可以改机的地方1：智能体的动作，目前的environment是用官方的还有一位大佬写的和一位师兄修改的。动作控制是官方给的5个转角，机器人运动的线速度是不变的。
可以改进的地方2：强化学习决策，使用传统的全局规划算法进行全局路劲规划，把规划的路径加入到state中。这个想法可能
代码是根据turtlebot3官方的DQN代码改的，官方的代码是用tensorflow来搭建的，环境搭建非常麻烦。所以我把代码改用pytorch实现。新加一个PPO算法在上面。我就改出DQN和PPO算法，其他的都是在github上的。

代码参考1：https://github.com/mengwanglalala/RL-algorithms
代码参考2：https://github.com/dranaju/project
代码参考3：https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_machine_learning

代码集合：我把turtlebot3代码打包放到上面
https://github.com/Crawford-fang/ROS_pytorch_RL.git