NavGround Learning
NavGround Learning ist eine Open-Source-RL-Plattform, die Forschern ermöglicht, Mehrrobotik-Navigationsrichtlinien zu trainieren und zu bewerten. Es bietet modulare Umgebungsdefinitionen, Policy-Architekturen und Integration mit Gym und Stable Baselines3 für Pfadplanung, Hindernisumgehung und soziale Interaktionen in komplexen Szenarien.
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#modulares Design
#Entwicklung von Navigationsrichtlinien
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NavGround Learning ist eine Open-Source-RL-Plattform, die Forschern ermöglicht, Mehrrobotik-Navigationsrichtlinien zu trainieren und zu bewerten. Es bietet modulare Umgebungsdefinitionen, Policy-Architekturen und Integration mit Gym und Stable Baselines3 für Pfadplanung, Hindernisumgehung und soziale Interaktionen in komplexen Szenarien.
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Was ist NavGround Learning?
NavGround Learning stellt ein umfassendes Werkzeugset für die Entwicklung und Benchmarking von Verstärkendem Lernen-Agenten bei Navigationsaufgaben bereit. Es unterstützt Multi-Agenten-Simulationen, Kollisionsmodellierung sowie anpassbare Sensoren und Aktuatoren. Benutzer können aus vorgefertigten Policy-Vorlagen wählen oder eigene Architekturen implementieren, mit modernen RL-Algorithmen trainieren und Leistungsmetriken visualisieren. Die Integration mit OpenAI Gym und Stable Baselines3 vereinfacht das Experimentiormanagement, während integrierte Logging- und Visualisierungstools eine tiefgehende Analyse des Agentenverhaltens und der Trainingsdynamik ermöglichen.
Wer wird NavGround Learning verwenden?
- Roboterforschungsingenieure
- Praktizierende im Bereich Verstärkendes Lernen
- Entwickler autonomer Fahrzeuge
- Akademische Lehrkräfte
Wie verwendet man NavGround Learning?
- Schritt 1: Installation via pip (pip install navground-learning)
- Schritt 2: Definition der Simulationsumgebung in YAML oder Python
- Schritt 3: Auswahl oder Anpassung einer Policy-Architektur
- Schritt 4: Konfiguration der Trainingsalgorithmusparameter
- Schritt 5: Ausführung des Trainingsskripts und Überwachung des Fortschritts
- Schritt 6: Bewertung der gelernten Policy in der Simulation
- Schritt 7: Export der Policy für den Einsatz
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von NavGround Learning
Vorteile
Open-Source-Framework, das autonome Navigationsforschung unterstützt.
Integriert fortschrittliche KI-Algorithmen wie Reinforcement Learning.
Ermöglicht die Koordination mehrerer Agenten für komplexe Roboteraufgaben.
Gut dokumentiert und für Forschung sowie praktische Anwendungen konzipiert.
Nachteile
Möglicherweise sind fortgeschrittene Kenntnisse in Robotik und KI erforderlich, um es vollständig zu nutzen.
Begrenzte kommerzielle Unterstützung oder Preistransparenz.
Keine mobile oder App-Store-Präsenz angegeben.
Analytik von NavGround Learning
Besuche im Laufe der Zeit
Monatliche Besuche
523
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:00:00
Seiten pro Besuch
1.04
Absprungrate
40.06%
Nov 2025 - Jan 2026 Gesamttraffic
Geografie
Top 2 Regionen
United States
95.4%
Switzerland
4.6%
Nov 2025 - Jan 2026 Worldwide Desktop Only
Verkehrsquellen
Direct
44.48%
Search
42.01%
Referrals
6.31%
Social
6.10%
Paid Referrals
1.05%
Mail
0.04%
Nov 2025 - Jan 2026 Desktop Only
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