Herramientas autopilot research de alto rendimiento

Accede a soluciones autopilot research que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

autopilot research

  • Conecta el simulador de vuelo X-Plane con OpenAI Gym para entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo para el control realista de aeronaves a través de Python.
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    ¿Qué es GYM_XPLANE_ML?
    GYM_XPLANE_ML envuelve el simulador de vuelo X-Plane como un entorno de OpenAI Gym, exponiendo controles de acelerador, elevador, alerones y timón como espacios de acción y parámetros de vuelo como altitud, velocidad y orientación como observaciones. Los usuarios pueden programar flujos de trabajo de entrenamiento en Python, seleccionar escenarios predefinidos o personalizar puntos de ruta, condiciones meteorológicas y modelos de aviones. La biblioteca maneja comunicaciones en baja latencia con X-Plane, ejecuta episodios en modo sincrónico, registra métricas de rendimiento y soporta renderizado en tiempo real para depuración. Permite un desarrollo iterativo de pilotos automáticos impulsados por ML y algoritmos RL experimentales en un entorno de vuelo de alta fidelidad.
    Características principales de GYM_XPLANE_ML
    • Wrapper de API de OpenAI Gym para X-Plane
    • Espacios de observación y acción configurables
    • Escenarios de vuelo integrados y soporte de puntos de referencia
    • Comunicación UDP de baja latencia con X-Plane
    • Renderizado en tiempo real y registro de rendimiento
    • Configuración personalizada de escenario y clima
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