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Jev Drone：无人机战术选择仿真

需自行部署终端

由 Jev 选择绕行、爬升、刹停或重新寻找目标，飞控与快速避碰由程序处理。

由 admin 提交 · 收录于 7天前

⚡ System1 在这里负责什么

主实验先用普通程序把模拟深度与分割缓冲整理成场景。Jev 以 Choice 选择保持航向、绕左／绕右、爬升、刹停或重新找目标，以 Score 判断风险，以 Noul 判断目标是否真的丢失。快速飞控、引导和安全反射由程序执行，并可否决模型建议。

介绍

在 MuJoCo 中让 Skydio X2 仿真无人机追踪地面车并通过五类障碍的研究演示。项目附有公开实验说明、飞行控制／感知代码、课程录像及截图，另有尚未稳定完成的隧道实验。证据与边界：全部证据来自仿真；模型不直接看图像。作者展示的成功结果是单次运行，早期多种子比较没有显示优势。基线与模型的爬升候选不同，也影响公平比较；隧道实验仍未稳定完成。模型调用与高频飞控分离，不能据此推断真实无人机可靠性。本次仅核验公开资料、代码和媒体，未复跑仿真或测试真实硬件。原作者图片与演示（保留来源）：

Jev Drone 仿真课程演示 ↗

资料来源： https://github.com/RomanSlack/jev-drone/blob/main/README.md https://github.com/RomanSlack/jev-drone/blob/main/tactics.py https://github.com/RomanSlack/jev-drone/blob/main/site/app/page.tsx https://github.com/RomanSlack/jev-drone/blob/main/site/lib.ts https://jev-drone.vercel.app/

🧪 社区实测报告

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还没有人测试过，来做第一个吧。

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