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新的强化学习框架通过自定步调学习训练自动超级摩托车

研究人员开发了一个新的框架，用于在模拟环境中训练自动驾驶超级摩托车。该方法结合了软Actor-Critic (SAC) 和自定步调课程深度强化学习 (SPDL)，后者可自动创建难度递增的训练任务。该系统旨在解决摩托车控制的独特挑战，例如平衡和倾斜角度管理，这些比四轮车辆更复杂。初步结果表明，与标准的SAC相比，SPDL在单圈时间和稳定性方面效率更高，性能更好。