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專業visualización del entrenamiento工具

專為高效與穩定性設計的visualización del entrenamiento工具，是實現專業成果的不二選擇。

visualización del entrenamiento

  • NavGround Learning

    一個用於在模擬環境中訓練無碰撞多機器人導航策略的增強學習框架。
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    NavGround Learning 是什麼？
    NavGround Learning提供一套完整工具，用於開發與測試導航任務中的增強學習代理。支援多代理模擬、碰撞建模，以及可定制的感測器與執行器。使用者可選擇預設策略模板或實現自訂架構，並使用最先進的RL演算法進行訓練，還能視覺化性能指標。與OpenAI Gym和Stable Baselines3的整合，讓實驗管理更為便利，內建記錄與視覺化工具則助於深入分析代理行為與訓練動態。
    NavGround Learning 核心功能
    • 多代理增強學習模擬
    • 碰撞與障礙物建模
    • Gym與Stable Baselines3集成
    • 可自訂策略架構
    • 記錄與視覺化工具
    NavGround Learning 優缺點

    缺點

    可能需要具備高階的機器人與人工智慧知識才能完全利用。
    商業支援有限或價格透明度不足。
    未顯示有手機或應用商店的存在。

    優點

    開源框架支持自主導航研究。
    整合先進的人工智慧演算法如強化學習。
    促進多機器人任務的多代理協調。
    文檔完善，設計用於研究與實際部署。

  • AutoDRIVE Cooperative MARL

    一個用於交通場景中合作自主車輛控制的開源多代理人強化學習框架。
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    AutoDRIVE Cooperative MARL 是什麼？
    AutoDRIVE Cooperative MARL是一個用於訓練和部署合作多代理人強化學習（MARL）策略於自動駕駛任務的開源框架。它與逼真的模擬器整合，用於建模如路口、高速公路車隊行駛和匯入場景的交通情況。該框架實現了中央訓練配合去中心化執行，使車輛學習共享策略以最大化整體交通效率與安全。用戶可以配置環境參數，選擇基線MARL算法，視覺化訓練進展並進行代理人協調性能的基準測試。
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