Sep, 2023

用分层潜在技能提升自主驾驶的离线强化学习

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TL;DR通过设计变分自编码器来学习技能，我们提出了一个基于技能的框架来增强离线强化学习，从而克服车辆规划中的长期规划挑战。通过将学到的技能作为动作，可以训练出能够进行长期推理和规划未来的最终策略，从而在 CARLA 上取得了强大的性能优势。
learning-based vehicle planningoffline reinforcement learningvariational autoencoderlong-horizon vehicle planningtemporally extended skills
发现论文，激发创造
  • 无任务离线强化学习的潜在计划

    本研究提出了一种层次化的方法，将模仿学习和离线强化学习的优点相结合，学习从高维相机观察中获得与任务无关的长时程策略，并通过技能链接来合并潜在的行为先验，以达到以前未见的技能组合，从而更好地控制机器人的实验结果。

    Sep, 2022

  • 基于参数化技能和先验知识的自动驾驶高效强化学习

    ASAP-RL 提出了一种基于动作技能和专家先验知识的自动驾驶高效强化学习算法，旨在应对在复杂的拥堵道路条件下，传统驾驶策略难以扩展的问题。实验结果表明，相对于其他应用不同技能和先验知识的方法，该算法能够提高学习效率和驾驶性能。

    May, 2023

  • 技能批评家：为强化学习优化学得技能

    利用 Skill-Critic 算法，结合高层技能选择来优化低级和高级策略，通过离线演示数据学习到的潜在空间来指导联合策略优化，提高在多个稀疏环境中的决策性能。

    Jun, 2023

  • 离线强化学习作为反探索策略

    本研究提出了一种新的离线强化学习代理，将基于奖励的勘探法的探索奖励从奖励中减去，以使策略保持在数据集的支持范围内，并连接该方法到对学习策略向数据集的普遍约束的正则化，通过基于变分自动编码器的预测误差的奖励进行实例化，证明了该代理在一组连续控制运动和操作任务的状态下存在竞争力。

    Jun, 2021

  • 基于深度强化学习的 CARLA 模拟自动驾驶

    本论文基于强化学习（RL）与 Deep Q-Learning 框架以及 CARLA 仿真环境，探索了一种实现自动驾驶车辆在高速行驶时保持车道并避让其他车辆的策略，以提高交通安全性。

    Jun, 2023

  • 可执行模型：无监督离线强化学习的机器人技能

    本文提出了使用自回归进行离线机器人技能学习，并通过先前的数据学习环境的形式理解，该方法可以处理高维相机图像，可以学习到许多技能，并通过一系列技术进行训练，此方法具有较强的泛化能力，可以在多个目标之间进行目标链接，通过预训练或辅助目标学习到丰富的表示。

    Apr, 2021

  • 城市自主驾驶的动作和轨迹规划：层次强化学习

    本论文提出了一种基于分层强化学习方法的行动和轨迹规划器，有效地解决了城市自动驾驶场景下的多任务多车辆决策问题，并通过在 CARLA 模拟器中进行广泛实验证明了其显著的性能提升。

    Jun, 2023

  • 机器人技能学习的动作量化离线强化学习

    我们提出了一种自适应的行动量化方案，通过使用 VQ-VAE 学习状态条件的行动量化，避免了行动空间的指数爆炸问题，并通过离线强化学习方法在基准测试中改进了性能，同时在 Robomimic 环境中的复杂机器人操作任务中，离线强化学习算法通过离散化相对于连续方法实现了 2-3 倍的改进。

    Oct, 2023

  • 离线技能扩散的稳健策略学习

    通过离线数据集学习的、能够在不同领域中应用的多功能技能是一项全新的离线技能学习框架 DuSkill 的核心，通过引导式扩散模型生成可以应用于任务的多功能技能，从而增加不同领域中策略学习的稳健性。

    Mar, 2024

  • 基于强化学习的碰撞回避的外观感知的变分自编码器

    将变分自编码器应用于深度强化学习代理的外显输入，以获得一种广义的低维潜在编码，提高海运控制系统的性能。

    Mar, 2024