Accueil Projets DiffPhysDrone
DiffPhysDrone
Cuda

DiffPhysDrone

Publié dans Nature Machine Intelligence ! Le premier vrai robot (quadrotor) basé sur un entraînement physique différentiable.

par HenryHuYu · GitHub
Étoiles
Forks
Créé
Dernier commit
Catégorie
Cuda
Langue
droneend-to-endreinforcement-learningCuda
Voir sur GitHub
En termes simples

Entraînez un drone à voler en utilisant des méthodes d'apprentissage basées sur la physique pour un contrôle de vol agile.

Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
DiffPhysDrone — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
582581
2026-07-202026-08-31
📈 Suivez DiffPhysDrone

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

Publié dans Nature Machine Intelligence ! Le premier vrai robot (quadrotor) basé sur un entraînement physique différentiable.

DiffPhysDrone compte 581 étoiles sur GitHub. Il a été forké 85 fois. DiffPhysDrone est écrit principalement en Cuda. Il est développé activement depuis 2025. Ses principaux thèmes sont : drone, end-to-end, reinforcement-learning, robotics.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que DiffPhysDrone ?

Publié dans Nature Machine Intelligence ! Le premier vrai robot (quadrotor) basé sur un entraînement physique différentiable.

DiffPhysDrone est-il open source ?

DiffPhysDrone est un projet open source.

DiffPhysDrone est-il gratuit ?

Oui. DiffPhysDrone est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Dans quel langage DiffPhysDrone est-il écrit ?

DiffPhysDrone est écrit principalement en Cuda.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
olud.ai badge — DiffPhysDrone

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=henryhuyu-diffphysdrone)](https://olud.ai/project/henryhuyu-diffphysdrone.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec🧬 Voir la cartographie ADN →
FlashSAC
FlashSAC : Apprentissage par renforcement hors politique rapide et stable pour le contrôle de r…
334 · reinforcement-learning
partageroboticsreinforcement-learning
agibot_x1_train
Le code d'entraînement en apprentissage par renforcement pour AgiBot X1.
1.7k · open-source
partageroboticsreinforcement-learning
OmniDrones
563 · reinforcement-learning
partageroboticsreinforcement-learning
dreamer
Rêver pour contrôler : Apprendre des comportements par l'imagination latente
617 · artificial-intelligence
partageroboticsreinforcement-learning
daydreamer
DayDreamer : Modèles du Monde pour l'Apprentissage de Robots Physiques
450 · reinforcement-learning
partageroboticsreinforcement-learning
ASAP
[RSS 2025] "ASAP : Aligning Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Whole…
2.1k · humanoid
partageroboticsreinforcement-learning
tdmpc2
Code pour "TD-MPC2 : Modèles du monde évolutifs et robustes pour le contrôle continu"
893 · reinforcement-learning
partageroboticsreinforcement-learning
VAD
[ICCV 2023 & ICLR 2026] VAD : Représentation de scène vectorisée pour une conduite autonome eff…
1.3k · autonomous-driving
partageend-to-end
Deep-Reinforcement-Learning-Survey
Mon exploration sur l'enquête d'apprentissage par renforcement profond
432 · deep-learning
partageroboticsreinforcement-learning
RoboVerse
RoboVerse : Vers une plateforme unifiée, un ensemble de données et un benchmark pour l'apprenti…
1.8k · imitation-learning
partageroboticsreinforcement-learning

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.