Abstract-I detta papper anser vi att problemet med robotnavigering i enkla labyrintliknande miljöer där roboten måste förlita sig på sina inbyggda sensorer för att utföra navigeringsuppgiften. I synnerhet är vi intresserade av lösningar på detta problem som inte kräver lokalisering, kartläggning eller planering. Dessutom kräver vi att vår lösning snabbt kan anpassas till nya situationer (t.ex. ändrade navigeringsmål och miljöer). För att uppfylla dessa kriterier beskriver vi detta problem som en sekvens av relaterade förstärkande inlärningsuppgifter. Vi föreslår en efterföljare-feature-baserad djupt förstärka lärande algoritm som kan lära sig att överföra kunskap från tidigare behärskade navigeringsuppgifter till nya problematiker. Vår algoritm minskar avsevärt den nödvändiga inlärningstiden efter att den första aktivitetsinstansen har lösts, vilket gör den lätt att anpassa till föränderliga miljöer. Vi validerar vår metod i både simulerade och riktiga robotexperiment med en Robotino och jämför den med en uppsättning grundläggande metoder inklusive klassisk planeringsbaserad navigering.
Zhang m.fl. REF fokuserar på problemet med robotnavigering i verkliga labyrintliknande miljöer och presenterar en efterföljare-feature-baserad djup RL-algoritm som kan överföra navigeringspolicyer över liknande miljöer.
Deep reinforcement learning with successor features for navigation across similar environments
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}