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RESEARCH · CL_10224 · Apr 30 · 04:00

DC-Ada 方法在无需策略再训练的情况下适应机器人传感器

研究人员开发了DC-Ada，一种用于适应异构传感能力的分散式多机器人系统的新颖方法。该方法保持预训练的共享策略固定，而是修改紧凑的每机器人观测转换。DC-Ada是无梯度的，并且只需要最少的通信，利用带有短回滚的预算随机搜索。在模拟的仓库物流、搜索与救援以及协作绘图场景中的评估表明，DC-Ada可以在异构环境中显著提高性能，尤其是在基于覆盖的绘图任务中，而无需进行策略微调。