cadrl_ros（使用Deep RL避免冲突） 用Deep RL训练的动态避障算法的ROS实现 纸： M.Everett，Y.Chen和JP How，《具有深度强化学习的动态决策代理之间的运动计划》，IEEE / RSJ国际智能机器人和系统会议（IROS），2018年 论文： : 视频： : Bibtex： @inproceedings{Everett18_IROS, address = {Madrid, Spain}, author = {Everett, Michael and Chen, Yu Fan and How, Jonathan P.}, bookti

避免加速度和速度障碍的相互碰撞 我们提出了一种考虑到加速约束的移动机器人避碰方法。 我们讨论了在移动障碍物中导航单个机器人的情况，以及在导航公共工作空间时相互避免碰撞的多个机器人的情况。 受速度障碍概念的启发，我们引入了加速度－速度障碍（AVO），以使机器人在遵守加速度约束的同时避免与移动障碍物发生碰撞。 AVO表征了机器人可以安全地达到并采用的比例控制加速度所采用的新速度。 通过让每个机器人承担避免成对碰撞的责任的一半，我们将此概念扩展为针对多机器人设置的相互避免碰撞。 我们的设计可确保无冲突导航，即使机器人独立且同时行动而无需协调。 我们的方法是为完整的机器人设计的，但也可以应用于运动约束非完整的机器人，例如汽车。 我们已经实现了我们的方法，并且在具有大量机器人和障碍物的具有挑战性的环境中显示了仿真结果。 版权所有2010北卡罗莱纳大学教堂山分校 根据Apache许可版本2.0（“

最佳的对撞避免 我们提出了一种避免相互碰撞的正式方法，其中多个独立的移动机器人或特工在公共工作空间中移动时，必须避免彼此之间的碰撞而无需特工之间的通信。 我们的公式，即最佳的相互避免碰撞（ORCA），通过让每个代理承担避免成对碰撞的一半责任，为无碰撞运动提供了充分的条件。 为每个代理选择最优动作简化为求解低维线性程序，并且我们证明了生成的动作是平滑的。 我们在涉及数千个代理的几个密集和复杂的模拟方案工作空间上测试了最佳的相互碰撞避免方法，并在短短几毫秒内为所有代理计算了无冲突动作。 RVO2库是二维的我们算法的开源C ++ 98实现。 它具有用于第三方应用程序的简单API。 用户指定静态障

最佳的三维互撞避免 我们提出了一种避免相互碰撞的正式方法，其中多个独立的移动机器人或特工在公共工作空间中移动时，必须避免彼此之间的碰撞而无需特工之间的通信。 我们的公式，即最佳的相互避免碰撞（ORCA），通过让每个代理承担避免成对碰撞的一半责任，为无碰撞运动提供了充分的条件。 为每个代理选择最优动作简化为求解低维线性程序，并且我们证明了生成的动作是平滑的。 我们在涉及数千个代理的几个密集和复杂的模拟方案工作空间上测试了最佳的相互碰撞避免方法，并在短短几毫秒内为所有代理计算了无冲突动作。 RVO2-3D库是我们算法的三个方面的开源C ++ 98实现。 它具有用于第三方应用程序的简单API。

车辆路径matlab代码