动态环境中基于条件自回归模型的规划
机器学习
2018-11-27 v1 人工智能
机器人学
机器学习
摘要
我们展示了在离散潜空间(van den Oord et al., 2017b)上使用条件自回归生成模型(van den Oord et al., 2016a)结合MCTS进行前向规划。为测试该方法,我们引入了一个具有不同难度级别以及移动目标与障碍物的新环境。高质量帧生成与经典规划方法的结合在我们的任务上几乎匹配真实环境性能,证明了该方法对于动态环境中基于模型的规划的有用性。
引用
@article{arxiv.1811.10097,
title = {Planning in Dynamic Environments with Conditional Autoregressive Models},
author = {Johanna Hansen and Kyle Kastner and Aaron Courville and Gregory Dudek},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.10097},
year = {2018}
}
备注
6 pages, 1 figure, in Proceedings of the Prediction and Generative Modeling in Reinforcement Learning Workshop at the International Conference on Machine Learning (ICML) in 2018