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- 在强化学习领域，Q-learning和策略梯度方法是两种重要的算法。Q-learning通过迭代更新状态-动作值（Q值），评估动作价值，适用于离散动作空间；策略梯度方法则直接优化参数化策略，适合连续动作空间。前者收敛稳定但速度较慢，后者收敛快但稳定性差。两者各有优劣，适用于不同场景。 在强化学习领域，Q-learning和策略梯度方法是两种重要的算法。Q-learning通过迭代更新状态-动作值（Q值），评估动作价值，适用于离散动作空间；策略梯度方法则直接优化参数化策略，适合连续动作空间。前者收敛稳定但速度较慢，后者收敛快但稳定性差。两者各有优劣，适用于不同场景。
- Q-learning算法是强化学习领域的核心，广泛应用于机器人控制、游戏AI和自动驾驶等领域。其关键在于理解状态-动作值函数（Q值），即智能体在特定状态下采取某动作的长期价值评估。通过不断与环境交互，智能体根据奖励信号更新Q值，逐步优化行为策略，最终实现累积奖励最大化。掌握Q值计算及其更新机制，是深入理解强化学习的基础，也是设计高效AI系统的关键。 Q-learning算法是强化学习领域的核心，广泛应用于机器人控制、游戏AI和自动驾驶等领域。其关键在于理解状态-动作值函数（Q值），即智能体在特定状态下采取某动作的长期价值评估。通过不断与环境交互，智能体根据奖励信号更新Q值，逐步优化行为策略，最终实现累积奖励最大化。掌握Q值计算及其更新机制，是深入理解强化学习的基础，也是设计高效AI系统的关键。
- 前言这篇文章我开始和大家一起探讨机器人SLAM建图与自主导航 ，在前面的内容中，我们介绍了差速轮式机器人的概念及应用，谈到了使用Gazebo平台搭建仿真环境的教程，主要是利用gmapping slam算法，生成一张二维的仿真环境地图 。我们也会在这篇文章中继续介绍并使用这片二维的仿真环境地图，用于我们的演示。教程SLAM算法的引入（1）SLAM：Simultaneous Localizati... 前言这篇文章我开始和大家一起探讨机器人SLAM建图与自主导航 ，在前面的内容中，我们介绍了差速轮式机器人的概念及应用，谈到了使用Gazebo平台搭建仿真环境的教程，主要是利用gmapping slam算法，生成一张二维的仿真环境地图 。我们也会在这篇文章中继续介绍并使用这片二维的仿真环境地图，用于我们的演示。教程SLAM算法的引入（1）SLAM：Simultaneous Localizati...
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