Att göra det möjligt för robotar att självständigt navigera i komplexa miljöer är viktigt för den verkliga utbyggnaden. Tidigare metoder närmar sig detta problem genom att ha roboten upprätthålla en intern karta över världen, och sedan använda en lokaliserings- och planeringsmetod för att navigera genom den interna kartan. Dessa tillvägagångssätt omfattar dock ofta en rad olika antaganden, är beräkningsintensiva och lär sig inte av misslyckanden. Däremot förbättras inlärningsbaserade metoder när roboten verkar i miljön, men är svåra att använda i verkligheten på grund av deras höga prov komplexitet. För att ta itu med behovet av att lära sig komplexa policyer med få prover föreslår vi ett generaliserat beräkningsdiagram som subsumerar värdebaserade modellfria metoder och modellbaserade metoder, med specifika moment som interpolerar mellan modellfria och modellbaserade. Vi omedelbart denna graf för att bilda en navigering modell som lär sig av råa bilder och är prov effektiv. Våra simulerade bilexperiment utforskar designbesluten i vår navigationsmodell och visar vår strategi överträffar enstegs- och N-stegs dubbel Q-lärande. Vi utvärderar också vår strategi på en verklig RC-bil och visar att den kan lära sig att navigera genom en komplex inomhusmiljö med några timmars helt autonom, självövervakad träning. Videor av experimenten och koden finns på github.com/gkahn13/gcg
I REF föreslås en metod baserad på modellfri och modellbaserad RL för att lära sig navigeringspolitik med hjälp av några exempel.
Self-Supervised Deep Reinforcement Learning with Generalized Computation Graphs for Robot Navigation
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}