SAC-Auto强化学习算法与应用实例（路径规划）

本项目是一个基于PyTorch实现的SAC-Auto强化学习算法，专为路径规划任务设计

它支持高度自定义，包括策略模型部署、训练过程备份、多源观测融合和优先级经验回放（PER）等功能，以适应不同的应用场景和需求

核心模块概览：

rl_typing.py：定义了强化学习所需的数据类型，为算法提供数据结构的支撑

sac_agent.py：包含了SAC-Auto算法的主体模块，是算法运行的核心

SAC_Agent模块详解：

提供了一系列接口，包括初始化、Torch设备切换、IO操作和训练交互，使得算法能够灵活地适应不同的运行环境和需求

支持算法在不同设备间转移，包括CPU和CUDA（GPU），以及存储和加载训练过程，便于算法的部署和迁移

提供了ONNX策略模型的部署能力，使得算法能够轻松集成到不同的生产环境中

SAC_Actor和SAC_Critic模块：

允许用户自定义观测Encoder、策略函数和Q函数，为算法提供了高度的自定义能力

提供了自定义神经网络的示例，包括编码器、策略网络和TwinQ函数，帮助用户快速理解和实现自定义网络

BaseBuffer模块：

提供了一个自定义的经验回放Buffer，支持PER等功能，增强了算法的稳定性和效率

提供了自定义Buffer的示例，包括存储、采样和状态转换的实现，为用户提供了灵活的数据管理方式

路径规划环境SAC应用示例：

包含了一个路径规划环境包path_plan_env，集成了激光雷达模拟、动作空间归一化、动力学路径规划和路径搜索环境

提供了环境接口和使用示例，包括支持老版和新版gym接口风格，使得算法能够轻松集成到不同的仿真环境中

环境接口：

提供了标准的gym接口，用于初始化环境和进行训练/测试交互，确保了算法的兼容性和易用性

路径搜索环境（StaticPathPlanning）：

提供了几何层面的规划，能够直接寻找组成路径的点，适用于静态环境下的路径规划

动力学路径规划环境（DynamicPathPlanning）：

提供了动力学层面的规划，学习控制量，适用于动态环境下的路径规划

包含了雷达感知模型和动力学模型，为算法提供了丰富的感知和控制能力

训练结果和仿真结果：

ID:55200

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