TD3无法在避障上收敛。

TD3算法是一种用于连续行动空间的学习策略，主要用于在强化学习领域进行连续控制任务。用于避障等环境时，TD3算法可能会出现无法收敛的情况。

解决这个问题的一个方法是使用其他强化学习算法，如Proximal Policy Optimization（PPO）或Trust Region Policy Optimization（TRPO）。这些算法在避障任务中表现较好。

另一个方法是对TD3算法进行优化，改变一些默认参数，诸如延长训练时间，调整神经网络架构等等。一个好的实践方法是将训练好的模型预先训练一段时间，然后再进一步训练以提高性能。

下面是一个改变一些参数的示例代码片段：

# 变量设置
# maximum number of episodes
max_episodes = 1000
# maximum steps per episode
max_steps = 500
# learning rate
lr = 0.0003
# discount factor
gamma = 0.99
# exploration noise
noise_std = 0.1
# target policy smoothing
tau = 0.005
# target update interval
target_update_interval = 2
# batch size
batch_size = 256

这是一个简单的示例，你还可以通过调整网络结构或添加神经网络层数来优化TD3算法的性能。