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Tree-structured Parzen Estimators
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新型机器人导航系统使用贝叶斯优化增强规划
研究人员开发了一种新的无地图自主机器人导航框架，该框架将反应式规划与非线性模型预测控制（MPC）相结合。该系统使用基于 LiDAR 的高斯占用表示和 A* 搜索算法来生成无碰撞轨迹，然后由 MPC 公式进行跟踪。为了优化控制器参数，采用了利用树状 Parzen 估计器（TPE）和高斯过程代理的离线贝叶斯优化方案。该框架在 Unitree Go2 机器人在模拟和物理硬件上成功进行了评估，实现了 90.0% 的导航成功率，并展示了从模拟到…
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新方法优化易崩溃搜索空间中的机器学习部署
研究人员开发了一种名为热预算退火（TBA）的新方法，用于优化在挑战性环境中部署的机器学习模型。该方法解决了许多配置崩溃或违反约束的问题，这是层级搜索空间中常见的问题。TBA首先探索可行区域，然后使用模型指导的优化，并结合试用超时和子空间黑名单等机制来处理硬件故障。该方法在合成基准测试和实际GPU部署上进行了测试，显示出改进的模型发现能力并减少了资源浪费。