使用场景

研究人员使用L2F在模拟环境中快速训练四旋翼飞行器的控制策略。

开发者将训练出的策略部署到真实的Crazyflie四旋翼飞行器上，实现自主飞行。

学生使用L2F项目作为学习深度强化学习和机器人控制的教学工具。

产品特色

快速训练：能在18秒内在笔记本电脑上完成四旋翼控制策略的训练。

端到端控制：提供了从传感器输入到控制输出的完整策略训练。

泛化能力：训练出的策略可以迁移到真实世界的四旋翼飞行器上。

深度强化学习：依赖于RLtools库，利用深度强化学习技术进行策略训练。

跨平台支持：提供了Docker支持，可以在多种操作系统上运行。

用户界面：提供了基于Web的用户界面，方便监控训练过程。

Tensorboard日志：支持Tensorboard日志记录，方便分析训练结果。

代码开源：所有代码都在GitHub上开源，便于社区贡献和改进。

使用教程

1. 克隆仓库到本地：使用git clone命令克隆learning-to-fly项目到本地目录。

2. 安装依赖：根据系统环境（Ubuntu或macOS）安装必要的依赖库。

3. 构建项目：在项目根目录下执行cmake命令配置构建，然后使用cmake --build构建项目。

4. 运行训练：使用命令行运行训练程序，例如./build/src/training_headless开始无界面的训练。

5. 使用Tensorboard查看结果：安装Tensorboard后，使用tensorboard --logdir=logs命令查看训练日志。

6. 部署到四旋翼：训练完成后，将策略部署到真实的四旋翼飞行器上进行测试。

7. 使用Docker（可选）：也可以通过Docker运行整个项目，使用docker run命令启动Docker容器。