两步式动态避障
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。本文提出了一种两步架构,通过结合监督学习和强化学习来处理动态避障任务。第一步,我们采用数据驱动方法使用循环神经网络估计障碍物的碰撞风险,以解决非线性障碍物移动的鲁棒性问题。第二步,我们将这些碰撞风险估计值纳入强化学习智能体的观察空间,以增加其环境感知能力。我们通过在具有多个障碍物的复杂环境中训练不同的强化学习智能体来展示我们的两步方法的有效性。实验证明,将碰撞风险指标整合到观察空间中,可以使...
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。