提出基于采样的安全强化学习算法SBSRL
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提出基于采样的安全强化学习算法SBSRL
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报道摘要
研究者提出基于采样的安全强化学习 SBSRL，一种基于模型的 RL 算法，通过在有限动力学采样集合上联合施加约束，在整个学习过程中维持安全，近似不可求解的不确定动力学最坏情况优化。
摘自 arXiv cs.RO
最新进展10月12日 12:00
基于采样的安全强化学习 SBSRL：在真实机器人硬件上实现安全探索报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.RO基于采样的安全强化学习 SBSRL：在真实机器人硬件上实现安全探索
研究者提出基于采样的安全强化学习 SBSRL，一种基于模型的 RL 算法，通过在有限动力学采样集合上联合施加约束，在整个学习过程中维持安全，近似不可求解的不确定动力学最坏情况优化。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。