BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-05T00:00:00Z

When to Localize? A Risk-Constrained Reinforcement Learning Approach

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内容提要

本研究提出了一种风险约束的强化学习方法RiskRL，旨在解决机器人在高成本观察情况下的定位频率选择问题。实验结果表明，RiskRL策略的性能优于基线方法至少13%，并且能够适应未见环境。

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标签

强化学习 机器人定位 环境适应 风险约束 高成本观察