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ogre
  • 基于深度强化学习的无人机自适应实时路径规划 - 轻量级强化学习算法框架与RL环境构建

    原本用PyTorch跑一帧要15ms,优化后直接干到3ms,足够应付120Hz的实时控制需求。实测发现这个-20的碰撞惩罚值最微妙,太小了无人机会头铁硬闯,太大了又容易吓得不敢动。在仿真测试中,对比ReLU激活的版本,tanh能让突发避障的成功率提高17%左右。,这操作相当于只拿LSTM最后一个时间步的输出做决策,既保留时序信息又避免算力爆炸,实测能让推理速度提升3倍以上。而不是原始环境,因为原始

    qq18080951
    2025-11-19 20:30:00
     560 
     3 
    #ogre
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