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AD4RL：用基于价值的数据集进行离线强化学习的自动驾驶基准
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们使用强化学习代理在模拟中训练的两个任务的离线学习数据，提出了一个基准，以实现真实世界机器人任务。我们评估了开源离线强化学习算法，并提供了可重现的实验设置。
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关键要点
- 从先前记录的数据中学习策略是实现真实世界机器人任务的一个有前景的方向。
- 提出了一个基准，包括使用强化学习代理在模拟中训练的两个任务的离线学习数据的收集。
- 在真实世界机器人系统和模拟中执行学习策略的选项以进行高效调试。
- 评估了知名的开源离线强化学习算法。
- 提供了可重现的实验设置以支持真实系统上的离线强化学习。
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