TD3 Based Collision Free Motion Planning for Robot Navigation

本文解决了在复杂环境中自动导航中无碰撞运动规划的挑战。利用深度强化学习（DRL）和激光雷达等传感技术的进步，我们提出了TD3-DWA算法，这是传统动态窗口方法（DWA）与双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的创新融合。这种混合算法通过优化DWA的采样间隔参数，有效地绕过静态和动态障碍物，提高了机器人路径规划的效率。通过各种模拟实验验证了TD3-DWA算法的性能，证明其有潜力显著提高自主导航系统的可靠性和安全性。

本篇论文旨在通过利用深度强化学习和激光雷达等传感器技术，提出一种TD3-DWA算法来解决自主导航中的避障问题和路径规划问题，以提高自主导航系统的可靠性和安全性。

本文提出了一种新的混合算法TD3-DWA，将传统的动态窗口法（DWA）与双延迟深度确定性策略梯度（TD3）相结合，通过优化DWA的采样间隔参数，有效地避开静态和动态障碍物，提高了机器人路径规划的效率。

本文通过多个模拟实验验证了TD3-DWA算法的性能和可靠性，并展示了算法在自主导航中的应用潜力。本文的亮点包括算法的创新性、实验的设计和数据集的使用，以及算法的开源代码。值得进一步深入研究的方向包括算法的实时性和适用性。

在此领域的相关研究包括：'Collision Avoidance in Dynamic Environments using Deep Reinforcement Learning'，'Motion Planning in Dynamic Environments using Deep Reinforcement Learning'，'Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey'等。