两步式动态避障

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本文提出了一种两步架构,结合监督学习和强化学习处理动态避障任务。第一步使用循环神经网络估计障碍物碰撞风险,解决非线性障碍物移动问题。第二步将碰撞风险估计值纳入强化学习智能体的观察空间,提高环境感知能力。实验证明该方法可提升智能体奖励性能一倍,减少碰撞次数。

原文中文,约400字,阅读约需1分钟。
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