【源码】基于Python和PyTorch框架的强化学习导航系统

项目简介

本项目基于Python和PyTorch框架开发，旨在训练智能体在复杂环境中实现导航与避障。通过多智能体模拟环境（MSE）、后端处理、策略制定和场景解析等模块，实现智能体的训练与性能评估。

项目的主要特性和功能

1. 多智能体模拟环境（MSE）：可创建并管理多智能体模拟环境，定义智能体状态、动作和观察，支持模拟世界的构建与渲染。
2. 后端处理：负责管理模拟环境的后端操作，如状态设置、动作执行、观察获取以及模拟的暂停和继续。
3. 策略制定：提供多种策略制定方法，包含基于神经网络的策略、基于规则的策略和基于RVO（Rapid Vector Obstacle）算法的策略。
4. 场景解析：能够解析场景配置文件，支持不同的模拟场景。
5. 训练脚本和工具：提供用于绘制训练过程中性能指标曲线的脚本和工具，便于可视化和分析训练过程。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和PyTorch，以及所需的库和依赖项。
2. 代码结构：保证项目代码结构正确，包含所有必要的文件和目录。
3. 运行脚本：依据需求运行如plot_baseline.py、plot_figure.py和plot_seed.py等脚本，绘制并分析训练过程中的性能指标。
4. 模拟环境：利用MSE模块创建和管理模拟环境，并根据场景配置文件开展模拟。
5. 策略训练：使用DDPG算法进行策略训练，按需调整训练参数。
6. 结果分析：运用提供的脚本和工具对训练结果进行分析和可视化。

注意，项目涉及多个文件和模块，使用前需确保所有文件和依赖项无误，并根据具体需求调整参数和配置。

下载地址

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