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摘要 — 我们介绍了 AAM-Gym，这是一种用于先进空中机动 (AAM) 的研发测试平台。AAM 有可能通过利用新型飞机（例如电动垂直起降 (eVTOL) 飞机）和新的先进人工智能 (AI) 算法来减少地面交通和排放，从而彻底改变旅行方式。验证 AI 算法需要有代表性的 AAM 场景，以及快速模拟测试平台来评估其性能。到目前为止，还没有这样的测试平台可用于 AAM，以便为政府、行业或学术界的个人提供一个通用的研究平台。麻省理工学院林肯实验室开发了 AAM-Gym 来解决这一差距，它提供了一个生态系统来开发、训练和验证各种 AAM 用例中的新 AI 算法和已建立的 AI 算法。在本文中，我们使用 AAM-Gym 研究两种强化学习算法在 AAM 用例（AAM 走廊中的分离保证）上的性能。基于 AAM-Gym 提供的一系列指标展示了这两种算法的性能，展示了测试平台对 AAM 研究的实用性。
AAM-Gym：用于高级空气的人工智能测试平台...
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