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Deep Coordinator 框架优化机器人求解器超参数
研究人员开发了 Deep Coordinator，一个新颖的深度展开框架，旨在优化多智能体机器人中分布式求解器的超参数调整。该系统在执行过程中动态调整 ADMM-DDP 求解器的超参数，这是非凸优化器首次实现的功能。在涉及汽车和四旋翼飞行器的模拟中进行测试，Deep Coordinator 实现了与传统方法相当的轨迹质量，速度快了 9.44 倍，并且在比其训练系统大八倍的系统上保持了性能。
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PerchRL 使四旋翼无人机能够栖息在移动的倾斜平台上
研究人员开发了 PerchRL，这是一个为四旋翼无人机自主栖息在移动、倾斜平台而设计的强化学习框架。该系统采用两阶段学习过程，首先进行基于状态的预训练，然后使用视觉输入进行微调。为了增强其处理不可预测的平台运动和间歇性视觉丢失的能力，PerchRL 结合了随机轨迹、时间增强和具有主动感知奖励的可见性感知状态增强。模拟和现实世界的测试都证实了该系统的稳定性、实时性能和跨不同四旋翼无人机模型的适应性。