ROS应用 | 基于 Stable-Baselines3 训练 ROS2 机器人自主导航

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1. 前言 自主导航是移动机器人领域的核心任务之一，传统路径规划方法（如 Dijkstra、A* 和 DWA）虽然在静态环境中表现良好，但在动态环境中往往难以适应变化。强化学习（Reinforcement Learning, RL）为机器人导航提供了一种新的思路，使机器人可以通过与环境的交互不断优化策略，从而实现高效自主导航。 本文使用 Stable-Baselines3 (SB3) 训练 ROS2 机器人自主导航，利用深度强化学习算法 Proximal Policy Optimization (PPO) 来训练机器人在 Gazebo 仿真环境中自主避障和路径规划。本文内容包括： - 强化学习原理及 PPO 算法 - 机器人导航强化学习环境的构建 - ROS2 与 Gazebo 的整合 - 训练过程、策略优化及仿真验证 - 实验结果分析 2. 原理介绍 2.1 强化学习基础 强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 通过智能体（Agent）在环境（Environment）中采取行动（Action），获取奖励（Reward ………………………………