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DisDP

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  1. RESEARCH · CL_93743 ·

    机器人方法使用强化学习处理缺失的传感器数据

    研究人员开发了RL4IL，一种新颖的强化学习方法，旨在增强机器人领域的多模态模仿学习，特别是在传感器数据缺失的情况下。该方法利用强化学习从训练库中识别和检索最相关的专家演示。然后，一种软融合技术聚合来自这些选定演示的操作信号，使机器人即使在某些模态不可用时也能预测适当的操作，而无需重新训练系统。