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Project AirSim简介(1):无人机避障算法解析
该配置文件中通过 "robot-config": "robot_quadrotor_classic.jsonc" 指定了机器人配置,从而进一步导入 robot_quadrotor_classic.jsonc 中的详细参数设置。相机传感器(sensors)中第一个键(key)的获取,是根据前文提到的 robot_quadrotor_classic.jsonc 文件中的 id 进行匹配得到的。部分配置

Project AirSim简介(3):简单的无人机巡检算法
本文介绍了ProjectAirSim无人机仿真平台的关键API接口和基于规则的巡检算法实现。

Project AirSim简介(2):自定义ProjectAirSim环境基础
SB3 中的每个算法(如 PPO、A2C、SAC)本质上是一个强化学习训练器,它会自动管理策略网络、价值网络、优化器、回放缓冲区、梯度更新与日志输出。你只需提供一个符合规范的环境实例,就可以像使用一个高层 API 一样开始训练。SB3 的策略名(如 "MlpPolicy", "CnnPolicy")决定了模型结构。如果环境观测是向量,就用 "MlpPolicy";如果是图像,则用 "CnnPoli

Project AirSim简介(1):无人机避障算法解析
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