Abstrakt. I denna uppsats presenteras en metod för visionsbaserad förstärkningsinlärning genom vilken en robot lär sig att skjuta en boll i ett mål. Vi diskuterar flera frågor när det gäller att tillämpa förstärkningsmetoden på en riktig robot med visionsensor genom vilken roboten kan få information om förändringarna i en miljö. Först konstruerar vi ett tillstånd utrymme i form av storlek, position, och orientering av en boll och ett mål i en bild, och en åtgärd utrymme är utformad i termer av åtgärder kommandon som ska skickas till vänster och höger motorer av en mobil robot. Detta orsakar ett "state-action diversity" problem vid konstruktionen av tillstånds- och åtgärdsutrymmen som reflekterar utgångarna från fysiska sensorer och ställdon, respektive. För att ta itu med denna fråga konstrueras en handlingsuppsättning på ett sätt som en handling består av en serie av samma primitiva handling som utförs successivt tills det nuvarande tillståndet förändras. Därefter, för att påskynda inlärningstiden, implementeras en mekanism för Learning.fi'om Easy Missions (eller LEM). LEM minskar inlärningstiden från exponentiellt till nästan linjärt i tillståndets storlek. Resultaten av datorsimuleringar och riktiga robotexperiment ges.
Till exempel Asada et al. demonstrerade en robot som lärde sig att skjuta en boll i ett mål med hjälp av en vanlig TV-kamera ansluten till roboten REF.
Purposive behavior acquisition for a real robot by vision-based reinforcement learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}