Vi lär oss end-to-end punkt-till-punkt och vägfölja navigationsbeteenden som undviker rörliga hinder. Dessa riktlinjer får bullriga Lidar observationer och utgående robot linjära och vinkel hastigheter. Policyn är tränad i små, statiska miljöer med AutoRL, ett evolutionärt automationslager runt förstärkningslärande (RL) som söker efter en djup RL-belöning och neural nätverksarkitektur med storskalig hyperparameteroptimering. AutoRL finner först en belöning som maximerar uppgiftens slutförande och sedan finner en neural nätverksarkitektur som maximerar den ackumulerade belöningen. Empiriska utvärderingar, både i simulering och on-robot, visar att AutoRL-policyer inte lider av den katastrofala glömskan som plågar många andra djupt förstärkande inlärningsalgoritmer, generaliseras till nya miljöer och rörliga hinder, är robusta för sensor, ställdon och lokaliseringsbuller, och kan fungera som robusta byggstenar för större navigeringsuppgifter. Vår väg- och punkt-till-punkt-politik är 23 % respektive 26 % mer framgångsrik än jämförelsemetoder i nya miljöer. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1).
Point-to-point och sökväg följa navigationsbeteenden lärs med AutoRL REF.
Learning Navigation Behaviors End-to-End With AutoRL
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}