基于深度强化学习的机器人在多行人环境中的避障实验

基于深度强化学习的机器人避障实验是一种机器人学习方法，通过在多个行人环境中训练机器人，让它学会如何避免障碍物，从而实现自主导航。该方法利用深度强化学习算法，通过学习机器人在环境中的行为，建立机器人与环境之间的映射关系，从而使机器人能够自主避开障碍物。

该实验的主要步骤如下：

首先，需要配置ROS环境，包括ROS版本和Ubuntu版本的对应关系。
安装turtlebot3软件包，这是一个基于ROS的机器人操作库，可以用于编写机器人的控制程序。
使用turtlebot3的软件包做仿真，可以通过ROS的机器人仿真器来实现。
自己编写ROS package并编译执行，可以通过ROS的包管理器来实现。
关于获取机器人scan和camera数据的方法，需要使用ROS的摄像头和深度相机来获取环境信息，并将其传输到机器人中进行处理。
配置深度强化学习环境，包括显卡驱动安装注意事项、python2.7和3.7版本兼容问题、OpenCV安装注意事项和GPU加速深度强化学习训练的方法等。
神经网络GPU训练过程，包括GPU加速深度强化学习训练的方法和其他小问题。
源码，包括基于深度强化学习的机器人避障实验的源代码和其他机器学习算法的源代码。