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基于视觉的追逐 - 逃避机器人策略学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
这篇文章将机器人行为问题转化为监督学习问题，并发现监督信号的质量依赖于逃避者行为的多样性与最优性的平衡以及完全可观测策略中的建模假设的强度。在野外实验中，使用带有RGB-D相机的四足机器人部署了这个策略，机器人在不确定时努力收集信息，预测意图，并提前预判以拦截。
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关键要点
- 将机器人行为问题转化为监督学习问题。
- 监督信号的质量依赖于逃避者行为的多样性与最优性的平衡。
- 完全可观测策略中的建模假设的强度影响监督信号的质量。
- 在野外实验中使用带有RGB-D相机的四足机器人部署策略。
- 机器人在不确定时努力收集信息，预测意图，并提前预判以拦截。
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