Nyligen har modellfria förstärkningsalgoritmer visat sig lösa utmanande problem genom att lära sig av omfattande interaktion med miljön. En viktig fråga med att överföra denna framgång till robotikdomänen är att interaktion med den verkliga världen är kostsamt, men utbildning om begränsad erfarenhet är benägna att överexekvera. Vi presenterar en metod för att lära sig navigera, till ett fast mål och i en känd miljö, på en mobil robot. Roboten utnyttjar en interaktiv världsmodell byggd från en enda traversal av miljön, en förtränad visuell funktion kodare, och stokastisk miljöförstärkning, för att visa framgångsrik noll-shot överföring under verkliga miljövariationer utan finjustering.
REF presenterar en metod med en interaktiv världsmodell för att navigera till ett fast mål i en känd miljö.
One-Shot Reinforcement Learning for Robot Navigation with Interactive Replay
{'venue': 'Bruce, Jake, et al."One-Shot Reinforcement Learning for Robot Navigation with Interactive Replay."Proceedings of the NIPS Workshop on Acting and Interacting in the Real World: Challenges in Robot Learning. 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}