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多目标强化学习：挑战性的机器人环境与研究请求
原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一套基于现有机器人硬件的连续控制任务，包括Fetch机器人臂的推、滑、抓取操作，以及Shadow灵巧手的物体操控。这些任务采用稀疏奖励，并遵循多目标强化学习框架。文章还提出了改进强化学习算法的研究思路，重点在多目标强化学习和事后经验重放。
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关键要点
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本文介绍了一套基于现有机器人硬件的连续控制任务。
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任务包括Fetch机器人臂的推、滑、抓取操作，以及Shadow灵巧手的物体操控。
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所有任务采用稀疏奖励，并遵循多目标强化学习框架。
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文章提出了改进强化学习算法的研究思路。
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研究思路重点在多目标强化学习和事后经验重放。
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