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何时进行定位？一种风险约束的强化学习方法
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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框架RiskRL，旨在解决机器人导航中的定位频率选择问题。实验结果表明，RiskRL的性能优于基线方法至少13%，且具备适应新环境的能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种风险约束的强化学习框架RiskRL。
- RiskRL旨在解决机器人导航中的定位频率选择问题。
- 该框架特别适用于观察获取成本较高的情况。
- RiskRL能够在保证失败概率受限的同时，最小化定位行为的数量。
- 实验结果显示，RiskRL的性能优于基线方法至少13%。
- RiskRL具备适应新环境的能力。
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