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实体 Martin Schück

Martin Schück

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  1. TOOL · CL_115659 ·

    机器人研究探索深度强化学习中的SO(3)作用表示法

    一篇新的研究论文探讨了深度强化学习中SO(3)作用表示法的复杂性,特别是在机器人控制任务中。该研究系统地评估了欧拉角、四元数和旋转矩阵等常见表示法在三种标准算法(PPO、SAC、TD3)上的表现,以了解它们对探索、训练稳定性和优化的影响。研究结果表明,将作用表示为局部坐标系中的切向量在不同算法和奖励结构下能提供最可靠的结果。