深度强化学习+室内导航（最新、最全）

配置环境

anaconda（python2.7 版本）
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上面这个网址下载太慢可以用下面这个
链接: link.

1、Anaconda2 安装

ROS 1中使用的是 python2.7，所以在地址：https://www.anaconda.com/download/#linux 中下载 python2.7版本的Anaconda2 ，安装过程如下：

chmod +x Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh
 
bash Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh

安装完成后，执行下面指令, 如果可以看到 Python 2.7.xx :: Anaconda, Inc…，说明安装成功。

source ~/.bashrc
 
python -V

接下来配置环境变量 PYTHONPATH，编辑 ~/.bashrc ，修改或者添加内容如下：

#export PYTHONPATH="/usr/lib/python2.7/dist-packages:$PYTHONPATH"
 
export PYTHONPATH="/home/wsc/anaconda2/lib/python2.7/dist-packages:$PYTHONPATH"

2、 ROS 依赖包安装

为了使ROS 与 Anaconda 一起工作，必须安装在Anaconda中安装ROS 依赖包：

pip install -U rosinstall msgpack empy defusedxml netifaces

这里报错，出现了argparse丢包，
执行

// 原包不知道为啥没有这个东西了，加一个就好了
pip install argparse

再执行一次就成功了

终于终于终于来到TensorFlow啦！！！！！！！！！！

3、Tensorflow、Keras等安装

本文中用到的机器学习算法是DQN（Deep Q-Learning），基于Tensorflow与Keras开发，为了避免包冲突，在Anaconda中构建虚拟环境（取名为tensorflow）:

conda update -n base conda
conda create -n tensorflow pip python=2.7

// conda环境使用基本命令
conda update -n base conda        #update最新版本的conda
conda create -n xxxx python=3.5   #创建python3.5的xxxx虚拟环境
conda activate xxxx               #开启xxxx环境
conda deactivate                  #关闭环境
conda env list                    #显示所有的虚拟环境
conda info --envs                 #显示所有的虚拟环境
# To activate this environment, use:
# > source activate tensorflow
#
# To deactivate an active environment, use:
# > source deactivate

在虚拟环境（envs）中安装Tensorflow、Keras以及ROS依赖包：

source activate tensorflow
 
pip install -U rosinstall msgpack empy defusedxml netifaces
 
pip install --ignore-installed --upgrade https://download.tensorflow.google.cn/linux/gpu/tensorflow_gpu-1.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
 
pip install keras
 
source deactivate

我这里安装的是gpu版本的tensorflow,前提是有gpu显卡并安装配置好了相关驱动， 如果要安装cpu版本的tensorflow，指令中地址应为：https://download.tensorflow.google.cn/linux/cpu/tensorflow-1.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

4、下载并编译源码

本文先使用github中开源的机器学习的源码进行学习，下载编译过程如下：

cd ~/catkin_ws/src/
 
git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_msgs.git
 
git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3.git
 
git clone https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3_simulations.git
 
git clone https://github.com/Gvence/turtlebot3_machine_learning.git
 
cd ~/catkin_ws && catkin_make

编译成功以后执行下面的脚本,也可以将其添加到~/.bashrc中：(这里我没有添加成功，是手动添加的直接gedit过去)

source /home/wsc/catkin_ws/devel/setup.bash

5、设置参数并运行范例

设置参数：

打开源码文件 turtlebot3/turtlebot3_description/urdf/turtlebot3_burger.gazebo.xacro，修改一下两处：

<xacro:arg name=“laser_visual” default=“false”/> # 如果想看到激光扫描线,设置成 true

<scan>
  <horizontal>
    <samples>360</samples>            # 修改成24
    <resolution>1</resolution>
    <min_angle>0.0</min_angle>
    <max_angle>6.28319</max_angle>
  </horizontal>
</scan>

1.打开一个终端，启动turtlebot3 gazebo环境等节点：
（这里报错找不到launch文件，就需要手动添加路径到.bashrc里面）

//出现Invalid <arg> tag: environment variable 
'TURTLEBOT3_MODEL' is not set.  //
export TURTLEBOT3_MODEL=burger

roslaunch turtlebot3_gazebo turtlebot3_stage_1.launch

打开gazebo的时候会发现一直处于这种状态，这是因为model库加载不正确导致的。

解决方法： 通过直接下载所有模型到用户的根目录下的.gazebo/models/下

cd ~/.gazebo/
mkdir -p models
cd ~/.gazebo/models/
wget http://file.ncnynl.com/ros/gazebo_models.txt
wget -i gazebo_models.txt
ls model.tar.g* | xargs -n1 tar xzvf

2.打开另外一个终端，启动DQN算法等节点：
（这里有几个函数找不到，原因是tensorflow2里面的一些函数只能在tensorflow1.x中使用）

source activate tensorflow
 
roslaunch turtlebot3_dqn turtlebot3_dqn_stage_1.launch
（//如果报错找不到函数的话将原代码中的
）

2.0出现module ‘tensorflow’ has no attribute ‘get_default_graph’报错的原因是tensorflow版本为2.x。
最开始调用tensorflow1.x的库
将一开头的代码import tensorflow as tf 换成 import

tensorflow.compat.v1 as tf

2.1

3.打开第三个终端，启动数据图形显示节点：

pip install pyqtgraph
 
roslaunch turtlebot3_dqn result_graph.launch

注：源码范例中提供了turtlebot3_stage_1～turtlebot3_stage_4共4个环境，分别是无障碍、静态障碍、动态障碍、混合障碍环境。

最后

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