강화학습 기반의 무인기 제어

PX4 + ROS2 + Gym 을 활용한 강화학습 기반 무인기 장애물 회피 패키지.

Important:

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패키지 구성:

• 시뮬레이션, 브리지, SLAM 노드, RViz2 시각화를 실행하는 런치 파일 (slam.launch.py)
• PX4 오도메트리를 ROS2에서 쓸 수 있도록 변환하는 스크립트 (odom_converter.py)
• 빌드를 위한 설정 파일
• SLAM Toolbox 설정 파일 (예: slam_params.yaml)
• 드론 제어용 SAC 강화학습 알고리즘

Prerequisites

• Operating System: Ubuntu 24.04 LTS.
• ROS2 Version: Jazzy Jalisco.
• PX4 Autopilot: Latest stable version (v1.14 or higher recommended). Set up PX4 SITL (Software-In-The-Loop) with Gazebo support.
• Gazebo Version: Harmonic 8.9.0 (ensure it's installed via ROS2 integration, e.g., ros-jazzy-ros-gz).
• Python 3.12+ (comes with Ubuntu 24.04).

Additional tools:

• colcon for building ROS2 workspaces.
• rosdep for installing system dependencies.