Uczenie ze wzmocnieniem w robotyce i systemach autonomicznych

Uczenie ze wzmocnieniem (RL) stało się przełomowym podejściem w dziedzinie systemów autonomicznych umożliwiając inteligentne podejmowanie decyzji i kontrolę w robotyce autonomicznych samochodach opiece zdrowotnej automatyce przemysłowej i inteligentnej infrastrukturze. W trakcie tej dyskusji zbadaliśmy podstawowe koncepcje metodologie wyzwania i rzeczywiste zastosowania RL w systemach autonomicznych podkreślając zarówno jej potencjał jak i ograniczenia. Zastosowanie RL w robotyce i systemach autonomicznych opiera się na procesach decyzyjnych Markowa (MDP) które zapewniają ustrukturyzowane ramy dla sekwencyjnego podejmowaniadecyzji . Rozwój metod opartych na wartościach takich jak Deep Q Networks (DQN) oraz podejść opartych na polityce takich jak metody Policy Gradient i Actor Critic umożliwił robotom i autonomicznym agentom uczenie się złożonych zachowań metodą prób i błędów. Co więcej bezmodelowe i oparte na modelach techniki RL oferują różne kompromisy pod względem wydajności próbkowania i zdolności adaptacyjnych torując drogę dla bardziej wszechstronnych i praktycznych kontrolerów opartych na uczeniu się.