基于元学习的碰撞避免机器人技术（CARML）
机器学习
2020-07-20 v1 人工智能
机器人学
机器学习
摘要
本文提出了一种利用模型无关元学习（Model-Agnostic Meta-Learning）探索多目标强化学习问题的方法。我们所用的环境由一个配备 LIDAR 传感器的二维车辆构成。该环境的目标是到达某些预设的目标位置，同时有效避开路径上可能遇到的任何障碍。我们还将该方法与试图解决同一问题的基线 TD3 方案进行了比较。
引用
@article{arxiv.2007.08616,
title = {Collision Avoidance Robotics Via Meta-Learning (CARML)},
author = {Abhiram Iyer and Aravind Mahadevan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08616},
year = {2020}
}