AAA 视频游戏中深度强化学习导航
本文介绍了如何使用强化学习方法和深度 Q 网络等算法,使得机器人可以在未知环境中进行自主导航的任务。我们还利用模拟环境对机器人代理的行为和性能进行了验证和分析。
Feb, 2023
通过比较分析基于深度 Q 网络(DQN)算法和基于双重深度 Q 网络(DDQN)算法的深度强化学习(Deep-RL)策略,本研究提出了两种不同的方法,旨在增强地面移动机器人的无地图导航能力。这些方法中的智能体利用来自激光范围采样的 24 个测量,以及与目标的位置差异和方向相关的智能体位置数据,通过融合这些数据来影响导航决策,从而最终控制机器人的速度。实验结果表明,相比于简单的 Q 结构,双重深度结构显著提高了移动机器人的导航能力,且无需依赖于复杂的感知输入,如基于图像的方法。
Oct, 2023
自主驾驶汽车使用深度强化学习技术在不确定环境中进行决策,通过使用 CARLA 模拟器在真实城市环境中训练和测试自动驾驶模型,实现了准确的对象识别和距离估计以及有效的交通导航。
Oct, 2023
本论文介绍了深度强化学习在自主导航中的应用,指出安全性和泛化性等方面的限制,并探讨了四种学习技术及其在新型开源导航基准和实际环境中的应用,以此进行了全面研究。
Oct, 2022
该论文提出一种基于深度强化学习的城市级别自主导航模型,采用 Google StreetView 进行环境交互和训练,具备可迁移性和区域特征一致性,实现了在多个城市环境下自主导航到目标位置。
Mar, 2018
本文提出了基于强化学习(RL)的方法来解决移动机器人在密闭空间中与行人互动的导航问题,探索了多个场景下训练准则的可复用性,并在两个真实环境的三维重建中表现出了良好的迁移能力。
Oct, 2020
深度强化学习在应用于真实世界的机器人系统方面具有令人兴奋和有希望的前景。我们提出了一个基于最新的游戏引擎和深度强化学习整合的新的水下导航基准环境,以解决在不可预测和非稳态环境中训练过程中的挑战。我们使用先进的训练技术对这个基准环境进行了广泛的实证评估,取得了有希望的结果。
May, 2024