MPC_RL_Car:2020SpringECE239AS(强化学习)的作业和课程项目存储库 源码
MaP,CaP,RaLly! 随机环境中UGV计划和控制的混合架构 2020年Spring,ECE239AS(强化学习)的作业和课程项目资料库。讲师:Lin Yang博士。 (c)2020年Swapnil Sayan Saha(欧洲经济委员会,UCE系,NESL),Nathaniel Snyder(美国加利福尼亚大学洛杉矶分校,MAE系)和Brian Wang(美国,NESL,UCLA CS系) 随着无人地面车辆(UGV)的出现和商业化,在操作环境中安全,但实时地优化随机性将带来计算和实现的复杂性。 在本文中,我们对低延迟混合UGV控制器的性能进行了基准测试,该控制器结合了控制算法的长期目标
文件列表
MPC_RL_Car-master.zip
(预估有个11文件)
MPC_RL_Car-master
Assignment
Problem_set.pdf
324KB
HW1_Saha.pdf
457KB
README.md
1KB
Course Project
BNS_final_report.pdf
4.06MB
.DS_Store
6KB
controller.jpg
665KB
BNS_proposal.pdf
714KB
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