规划器优化问题：表述与框架
人工智能
2023-03-15 v2 机器人学
摘要
确定规划器的内部参数对于最大化规划器性能至关重要。然而，自动调优依赖于问题实例的内部参数尤其具有挑战性。近期一系列工作聚焦于学习规划参数生成器，但缺乏一致的问题定义与软件框架。本文提出统一的规划器优化问题（POP）表述，以及开放规划器优化框架（OPOF），这是一个高度可扩展的软件框架，用于以可复用的方式规定并求解此类问题。
引用
@article{arxiv.2303.06768,
title = {The Planner Optimization Problem: Formulations and Frameworks},
author = {Yiyuan Lee and Katie Lee and Panpan Cai and David Hsu and Lydia E. Kavraki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.06768},
year = {2023}
}
备注
4 pages (+2 pages references, +6 pages appendix)