Abstract-Obstacle undvikande är ett grundläggande krav för autonoma robotar som verkar i, och interagerar med, den verkliga världen. När perceptionen är begränsad till monokulära visioner blir det betydligt svårare att undvika kollision på grund av bristen på 3D-information. Konventionella vägplanerare för hinderundvikande kräver ett antal parametrar och har inte möjlighet att direkt dra nytta av stora datamängder och kontinuerlig användning. I detta dokument föreslås en duell arkitektur baserad djup dubbel-Q-nätverk (D3QN) för att undvika hinder, med endast monokulära RGB vision. Baserat på dueller och dubbel-Q-mekanismer, D3QN kan effektivt lära sig att undvika hinder i en simulator även med mycket bullriga djup information förutspås från RGB bild. Omfattande experiment visar att D3QN möjliggör tvåfaldig acceleration på lärande jämfört med ett normalt djup Q-nätverk och de modeller som endast är utbildade i virtuella miljöer kan direkt överföras till riktiga robotar, generalisera väl till olika nya miljöer med tidigare osynliga dynamiska objekt.
Xie och Al. REF presenterade en metod baserad på ett dubbel-Q nätverk för att undvika hinder uppgifter, med monokulära RGB vision som ingång.
Towards Monocular Vision based Obstacle Avoidance through Deep Reinforcement Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}