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NavGround Learning

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NavGround Learningは、研究者がマルチロボットナビゲーションポリシーを訓練および評価できるオープンソースのRLプラットフォームです。モジュール式の環境定義、ポリシーアーキテクチャ、GymやStable Baselines3との統合により、経路計画、障害物回避、複雑なシナリオでの社会的相互作用を可能にします。
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May 12 2025
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AIプラットフォームとフレームワーク
画像生成
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#強化学習
#ナビゲーションタスク
#マルチエージェントシミュレーション
#衝突モデル
#ポリシーテンプレート
#カスタムアーキテクチャ
#OpenAI Gym
#Stable Baselines3
#エージェントパフォーマンス
#トレーニングの視覚化
#ロボットシミュレーション
#機械学習ツール
#データ分析
#実験管理
#エージェントの挙動
#大規模シナリオ
#オープンソースソフトウェア
#コミュニティ主導の開発
#モジュール設計
#ナビゲーションポリシーの開発
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NavGround Learning
NavGround Learningは、研究者がマルチロボットナビゲーションポリシーを訓練および評価できるオープンソースのRLプラットフォームです。モジュール式の環境定義、ポリシーアーキテクチャ、GymやStable Baselines3との統合により、経路計画、障害物回避、複雑なシナリオでの社会的相互作用を可能にします。
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#ナビゲーションポリシーの開発
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フィーチャー

NavGround Learningとは?

NavGround Learningは、ナビゲーションタスクにおいて強化学習エージェントの開発とベンチマークを行うための総合ツールキットを提供します。マルチエージェントシミュレーション、衝突モデル化、カスタマイズ可能なセンサーとアクチュエータをサポートします。事前定義されたポリシーテンプレートから選択するか、カスタムアーキテクチャを実装して、最先端のRLアルゴリズムで訓練し、パフォーマンス指標を可視化できます。OpenAI GymやStable Baselines3との連携により、実験の管理が容易になり、内蔵されたロギングとビジュアライゼーションツールでエージェントの挙動や訓練のダイナミクスを詳細に分析できます。

誰がNavGround Learningを使うの?

    
  • ロボティクス研究者
  • 
  • 強化学習実践者
  • 
  • 自律走行車両開発者
  • 
  • アカデミックな教育者

NavGround Learningの使い方は?

    
  • ステップ1: pip経由でインストール (pip install navground-learning)
  • 
  • ステップ2:yamlまたはPythonでシミュレーション環境を定義
  • 
  • ステップ3:ポリシーアーキテクチャを選択またはカスタマイズ
  • 
  • ステップ4:訓練アルゴリズムのパラメータを設定
  • 
  • ステップ5:訓練スクリプトを実行し、進行状況を監視
  • 
  • ステップ6:シミュレーション内で学習済みポリシーを評価
  • 
  • ステップ7:展開用にポリシーをエクスポート

プラットフォーム

    
  • mac
  • 
  • windows
  • 
  • linux

NavGround Learningの主な特長・利点

コア機能

    
  • マルチエージェント強化学習シミュレーション
  • 
  • 衝突および障害物モデル化
  • 
  • GymおよびStable Baselines3との連携
  • 
  • カスタマイズ可能なポリシーアーキテクチャ
  • 
  • ロギングとビジュアライゼーションツール

利点

    
  • ナビゲーションポリシー開発の加速
  • 
  • モジュール化された拡張可能な設計
  • 
  • 大規模なマルチロボットシナリオのサポート
  • 
  • 人気のRLライブラリとのシームレスな統合
  • 
  • オープンソースとコミュニティ主導

NavGround Learningの主な使用ケース・アプリケーション

    
  • 自律移動ロボットナビゲーションの研究
  • 
  • 群衆や群れの挙動シミュレーション
  • 
  • RLナビゲーションアルゴリズムのベンチマーク
  • 
  • 衝突のない経路計画ポリシーの開発

NavGround Learning の長所と短所

長所

自律航行研究を支援するオープンソースフレームワーク。
強化学習などの高度なAIアルゴリズムを組み込んでいます。
複雑なロボット作業のためのマルチエージェント協調を促進します。
研究および実用的な展開のために十分に文書化され設計されています。

短所

完全に活用するにはロボット工学とAIの高度な知識が必要な場合があります。
商業的サポートや価格の透明性が限定的です。
モバイルやアプリストアでの存在が示されていません。

NavGround LearningのFAQs

NavGround Learningとは何ですか?
サポートされているアルゴリズムは何ですか?
カスタム環境はどう定義しますか?
複数のロボットをシミュレートできますか?
訓練メトリクスをどう可視化しますか?
ROSと互換性がありますか?
ドキュメントはどこにありますか?
コミュニティのサポートはありますか?
実ロボット向けのポリシーをエクスポートできますか?
ライセンスは何ですか?

NavGround Learning会社情報

  • IDSIA Robotics
  • idsia-robotics
  • https://idsia-robotics.github.io

NavGround Learningの分析

時間ごとの訪問

月間訪問数
1.6k
平均訪問時間
00:01:24
訪問あたりのページ数
1.60
直帰率
38.16%
Aug 2025 - Oct 2025 のすべてのトラフィック

地理情報

トップ4地域
Switzerland
46.03%
United States
44.3%
Indonesia
8.57%
India
1.09%
Aug 2025 - Oct 2025 世界中のデスクトップのみ

トラフィックソース

Search
41.79%
Direct
39.05%
Referrals
12.98%
Social
4.68%
Paid Referrals
1.07%
Mail
0.11%
Aug 2025 - Oct 2025 デスクトップのみ

NavGround Learning のレビュー


5/5
NavGround Learningを推薦しますか?下にコメントを残してください!
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NavGround Learningの主な競合と代替品は?

    
  • OpenAI Gym
  • 
  • ROS Navigation Stack
  • 
  • CARLA Simulator
  • 
  • Webots RL
  • 
  • Stage Simulator

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