NavGround Learning
0 ReseñasNavGround Learning es una plataforma RL de código abierto que permite a los investigadores entrenar y evaluar políticas de navegación multi-robot. Ofrece definiciones de entornos modulares, arquitecturas de políticas y integración con Gym y Stable Baselines3 para planificación de rutas, evitación de obstáculos e interacciones sociales en escenarios complejos.
Plataformas y frameworks de IA
Generación de imágenes
Sistemas de recomendación
Sistemas de memoria de IA
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#tareas de navegación
#simulación de múltiples agentes
#modelado de colisiones
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#escenarios a gran escala
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#Desarrollo Comunitario
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NavGround Learning
NavGround Learning es una plataforma RL de código abierto que permite a los investigadores entrenar y evaluar políticas de navegación multi-robot. Ofrece definiciones de entornos modulares, arquitecturas de políticas y integración con Gym y Stable Baselines3 para planificación de rutas, evitación de obstáculos e interacciones sociales en escenarios complejos.
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Destacados
¿Qué es NavGround Learning?
NavGround Learning proporciona una caja de herramientas completa para desarrollar y evaluar agentes de aprendizaje por refuerzo en tareas de navegación. Soporta simulaciones multi-agente, modelado de colisiones, y sensores y actuadores personalizables. Los usuarios pueden elegir entre plantillas de políticas predefinidas o implementar arquitecturas personalizadas, entrenar con algoritmos RL de última generación y visualizar métricas de rendimiento. Su integración con OpenAI Gym y Stable Baselines3 simplifica la gestión de experimentos, mientras que las herramientas de registro y visualización integradas permiten un análisis profundo del comportamiento del agente y la dinámica de entrenamiento.
¿Quién usará NavGround Learning?
- Investigadores en robótica
- Practicantes en aprendizaje por refuerzo
- Desarrolladores de vehículos autónomos
- Educadores académicos
¿Cómo usar NavGround Learning?
- Paso 1: Instalar vía pip (pip install navground-learning)
- Paso 2: Definir el entorno de simulación en YAML o Python
- Paso 3: Elegir o personalizar una arquitectura de política
- Paso 4: Configurar parámetros del algoritmo de entrenamiento
- Paso 5: Ejecutar el script de entrenamiento y monitorear progreso
- Paso 6: Evaluar la política aprendida en simulación
- Paso 7: Exportar la política para despliegue
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de NavGround Learning
Ventajas
Marco de código abierto que apoya la investigación en navegación autónoma.
Incorpora algoritmos avanzados de IA como aprendizaje por refuerzo.
Facilita la coordinación multiagente para tareas robóticas complejas.
Bien documentado y diseñado para investigación y despliegue práctico.
Desventajas
Puede requerir conocimientos avanzados en robótica e IA para su uso completo.
Soporte comercial limitado o falta de transparencia en precios.
No se indica presencia móvil ni en tiendas de aplicaciones.
Análisis de NavGround Learning
Visitas a lo Largo del Tiempo
Visitas Mensuales
1.6k
Duración Promedio de Visita
00:01:24
Páginas por Visita
1.60
Tasa de Rebote
38.16%
Aug 2025 - Oct 2025 Todo el Tráfico
Geografía
Top 4 Regiones
Switzerland
46.03%
United States
44.3%
Indonesia
8.57%
India
1.09%
Aug 2025 - Oct 2025 Global Solo de Escritorio
Fuentes de Tráfico
Search
41.79%
Direct
39.05%
Referrals
12.98%
Social
4.68%
Paid Referrals
1.07%
Mail
0.11%
Aug 2025 - Oct 2025 Solo de Escritorio
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