DRIFT: 智能浮动平台轨迹的深度强化学习

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

该研究提出了一种基于深度强化学习的新型套件，用于控制模拟和真实环境中的浮动平台，在动态和不可预测的条件下实现精确操纵，并具备鲁棒性、适应性和从模拟到现实的良好迁移能力。

该研究介绍了基于 Nvidia's Omniverse Isaac Sim 的 OmniDrones 平台，用于无人机控制中的强化学习。该平台包括多个无人机模型、传感器和控制模式，以及基准任务和强化学习基准。

Nvidia's Omniverse Isaac Sim OmniDrones 平台 强化学习 无人机控制 无人机模型 深度强化学习
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