Abstract-I allmänhet måste en mobil robot som arbetar i okända miljöer upprätthålla en karta och bestämma sin egen plats med tanke på kartan. Detta inför betydande begränsningar i beräkning och minne för de flesta autonoma system, särskilt för lätta robotar som humanoider eller flygande fordon. I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att lära sig en sevärdhetspolicy som gör det möjligt för en robot att kasta landmärken som inte är värdefulla för dess nuvarande navigeringsuppgift. Detta gör det möjligt för roboten att minska beräkningsbördan och utföra sin uppgift mer effektivt genom att bara underhålla viktiga landmärken. Vårt tillvägagångssätt tillämpar ett unscented Kalman filter för att ta itu med den samtidiga lokalisering och kartläggning problem och använder Monte-Carlo förstärkning lärande för att få urvalspolitiken. Baserat på verkliga världen och simuleringsförsök visar vi att de inlärda policyerna möjliggör effektiv robotnavigering och bättre handgjorda strategier. Vi visar vidare att den inlärda politiken inte bara är användbar i ett specifikt scenario utan också kan generaliseras mot miljöer med varierande egenskaper.
Strasdat m.fl. REF använder sig av förstärkt inlärning för att få en policy för urval av landmärken på nätet.
Which landmark is useful? Learning selection policies for navigation in unknown environments
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}