I detta dokument föreslår vi en ny arkitektur och en självövervakad policygradientalgoritm, som använder oövervakade hjälpuppgifter för att göra det möjligt för en mobil robot att lära sig navigera till ett givet mål. Beroendet av den globala informationen elimineras genom att endast ge små avståndsmätningar till roboten. Det delvis observerbara planeringsproblemet hanteras genom att det delas upp i en hierarkisk process. Vi använder konvolutionella nätverk för att planera lokalt, och ett differentierat minne för att ge information om tidigare tidssteg i banan. Dessa moduler, kombinerade i vår nätverksarkitektur, producerar globalt konsekventa planer. Det glesa belöningsproblemet mildras av vår modifierade policygradientalgoritm. Vi modellerar robotarnas osäkerhet med oövervakade uppgifter för att tvinga prospektering. Den nya arkitekturen som vi föreslår med den modifierade versionen av policygradientalgoritmen gör det möjligt för vår robot att nå målet på ett proveffektivt sätt, vilket är storleksordningar snabbare än dagens moderna policygradientalgoritm. Simuleringar och experimentella resultat tillhandahålls för att validera det föreslagna tillvägagångssättet.
Khan och Al. REF föreslog en självövervakad policygradientalgoritm och tillämpade den i en LiDAR-baserad robot.
Learning Sample-Efficient Target Reaching for Mobile Robots
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}