Sammanfattning av denna webbsida: Modellfritt förstärkande lärande har nyligen visat sig vara effektivt när det gäller att lära sig navigeringspolitik från komplexa bildingångar. Men dessa algoritmer tenderar att kräva stora mängder interaktion med miljön, vilket kan vara oöverkomligt kostsamt att få på robotar i den verkliga världen. Vi presenterar en metod för att effektivt lära sig målinriktad navigeringspolicy på en mobil robot, från endast en täcknings traversal av inspelade data. Navigationsagenten lär sig en effektiv politik över ett varierat handlingsutrymme i en stor heterogen miljö som består av mer än 2 km resor, genom byggnader och utomhusregioner som kollektivt uppvisar stora variationer i utseende, självlikhet och konnektivitet. Vi jämför pretränade visuella kodare som gör det möjligt för precomputation av visuella inbäddningar att uppnå en genomströmning av tiotusentals övergångar per sekund vid utbildningstid på en vara stationära dator, så att agenter att lära sig från miljontals banor av erfarenhet på några timmar. Vi föreslår flera former av beräkningseffektiv stokastisk förstärkning för att göra det möjligt för den inlärda politiken att generalisera bortom dessa precomputerade inbäddningar, och visa framgångsrik tillämpning av den inlärda policyn på den verkliga roboten utan finjustering, trots skillnader i miljöutseende vid testtid. Den datauppsättning och kod som krävs för att reproducera dessa resultat och tillämpa tekniken på andra datauppsättningar och robotar görs allmänt tillgänglig på rl-navigation.github.io/deployable.
Bruce på al. REF lär sig navigeringspolitiken av en enda trafikledning av miljön.
Learning Deployable Navigation Policies at Kilometer Scale from a Single Traversal
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}