利用类对数极坐标传感器学习动作与注意力焦点控制
机器人学
2023-09-25 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
出于减少自主移动机器人图像处理时间的长远目标，本文探讨了类对数极坐标图像数据结合注视控制的使用。注视控制并非在笛卡尔图像上执行，而是在类对数极坐标图像数据上执行。为此，我们从经典的 Atari 游戏深度强化学习方法出发。我们用 LSTM 网络扩展了 A3C 深度强化学习方法，并学习了玩三个 Atari 游戏的策略以及一种注视控制策略。尽管 Atari 游戏已使用 80×80 像素的低分辨率图像，我们仍能将图像像素数量进一步减少 5 倍而不损失任何游戏性能。
引用
@article{arxiv.2309.12634,
title = {Learning Actions and Control of Focus of Attention with a Log-Polar-like Sensor},
author = {Robin Göransson and Volker Krueger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.12634},
year = {2023}
}