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NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments - GitHub
This repository provides the implementation of the NavRL framework, designed to enable robots to safely navigate dynamic environments using Reinforcement Learning
【论文解读】NavRL：基于强化学习的无人机动态环境安全 . . .
NavRL通过强化学习与安全机制的深度融合，为无人机在动态环境中的安全导航提供了高效解决方案，其零样本迁移能力和实时性使其具备强实用价值。
NavRL: Learning Safe Flight in Dynamic Environments
To overcome these limitations, this paper introduces the NavRL framework, a deep reinforcement learning-based navigation method built on the Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm
【VLNs篇】07：NavRL—在动态环境中学习安全飞行
本文提出深度强化学习框架NavRL，旨在解决无人机在动态环境中的安全导航难题。 该框架基于PPO算法，通过精心设计的动静态分离的状态表示和归一化动作表示，成功实现了从仿真到真实世界的零样本迁移。
【开源】【RA-L25】NavRL：基于强化学习的移动机器人无 . . .
【开源】【RA-L'25】NavRL：基于强化学习的移动机器人无人机自主导航和避障_哔哩哔哩_bilibili
学习动态环境中的安全飞行 | UTMSYS
此代码库提供 NavRL 框架的实现，旨在使机器人能够利用强化学习安全地在动态环境中导航。 虽然原始论文侧重于无人机导航，但 NavRL 可以扩展到任何采用基于速度的控制系统的机器人。
RAL-2025 | 无人机导航动态避障！NavRL：学习在动态环境 . . .
NavRL导航框架：提出了基于深度强化学习的无人机导航系统NavRL，用于在动态环境中实现安全自主飞行，并将其作为开源包在GitHub上发布。 策略动作安全防护盾：在策略网络的动作输出中引入安全防护盾，基于 速度障碍 （velocity obstacle）概念，增强安全性。 物理飞行实验：通过在各种环境中的真实
已开源！CMU提出NavRL ：基于强化学习的无人机自主导航 . . .
NavRL框架是一种基于深度强化学习的导航方法，专为解决无人机在动态环境中的安全飞行问题而设计。 NavRL框架基于近端策略优化 (PPO)算法，通过感知系统处理RGB-D图像和无人机内部状态，生成静态和动态障碍物的表示。
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2005-2009
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中文姓名英譯,姓名翻譯
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