基于局部动力学模型的视觉前瞻
机器人学
2022-06-30 v1 人工智能
机器学习
摘要
无模型策略学习已被证明能够学习操控策略，使用单步操作基元解决长时域任务。然而，训练这些策略是一个耗时的过程，需要大量数据。我们提出局部动力学模型（LDM），它高效地学习这些操作基元的状态转移函数。通过将LDM与无模型策略学习相结合，我们可以学习使用单步前瞻规划解决复杂操控任务的策略。我们表明LDM更具样本效率，并且优于其他模型架构。当与规划结合时，我们能在仿真中的若干具有挑战性的操控任务上优于其他基于模型与无模型的策略。
引用
@article{arxiv.2206.14802,
title = {Visual Foresight With a Local Dynamics Model},
author = {Colin Kohler and Robert Platt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.14802},
year = {2022}
}