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A General Infrastructure and Workflow for Quadrotor Deep Reinforcement Learning and Real-World Deployment
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内容提要
本研究提出了一种通用基础设施和工作流，旨在解决在非结构化户外环境中应用深度强化学习于四旋翼的问题。该平台实现了训练到现实部署的无缝转移，显著提升了四旋翼在复杂环境中的飞行性能和适应性，并通过实证验证了其效率和鲁棒性。
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关键要点
- 本研究提出了一种通用基础设施和工作流，旨在解决在非结构化户外环境中应用深度强化学习于四旋翼的问题。
- 该平台实现了深度强化学习策略从训练到现实部署的无缝转移。
- 研究显著提升了四旋翼在复杂环境中的飞行性能和适应性。
- 通过大量实证验证，证明了平台的效率和在真实环境扰动下的鲁棒性。
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