机器人控制的自适应强化学习
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。深度强化学习在模拟环境中取得了显著的成功,但在设计机器人控制器方面的应用仍然有限,由于其单任务导向性和对环境变化的适应能力不足。为了克服这些限制,我们提出了一种新颖的自适应智能体,利用迁移学习技术在不同任务和环境条件下动态调整策略。该方法经过了齐腾博仿真挑战的验证,其中多任务能力和环境适应能力至关重要。智能体使用基于 IsaacGym...
深度强化学习在模拟环境中成功,但在机器人控制器设计方面应用有限。提出了一种自适应智能体,利用迁移学习技术调整策略以适应不同任务和环境。验证了该方法在齐腾博仿真挑战中的多任务和环境适应能力。智能体通过定制化模拟器训练,并通过零样本迁移在真实世界中解决任务。