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融合流场与强化学习的动态避障寻路系统
计划中毕业设计项目。以流场算法提供全局方向引导,以 PPO 强化学习实现局部动态避障,基于 Unity 与 ML-Agents 完成训练验证与可视化展示。流场负责宏观路径规划,PPO 负责面对动态障碍和邻近 Agent 时的局部避障修正。
Unity ML-Agents Python
+2
技术栈统计
AES-128 Addressables Astro C# C++20 CMake Cinemachine Flow Field Huffman ML-Agents PPO Python Qt 6 Svelte Tailwind CSS TypeScript URP Unity
粤公网安备44011102484817号