Blog
Robótica & RL
SPLC: Aprendizado de Preferências Sociais para Navegação de Robôs em Multidões
arXiv:2607.01925v1 Tipo de Anúncio: novo Resumo: O aprendizado por reforço (RL) offline tem um potencial significativo para a navegação de robôs em multidões em aplicações de coexistência entre humanos e robôs. No entanto, a complexidade inerente do movimento dos pedestres torna o projeto de funções de recompensa eficazes para promover comportamentos robóticos socialmente adequados um desafio persistente. Este artigo propõe um algoritmo de Aprendizado de Preferências Sociais para Navegação de Robôs em Multidões (SPLC) para eliminar a necessidade de um projeto detalhado de recompensas. I...
arXiv cs.RO
·Zixuan Chen (Wuhan University of Science,Technology, Wuhan, China), Hao Fu (Wuhan University of Science,Technology, Wuhan, China), Haiwen Hu (Wuhan University of Science,Technology, Wuhan, China), Shiquan Zheng (Wuhan University of Science,Technology, Wuhan, China)
·
// relacionados
Leia também
Blog
Orquestração agêntica: as organizações de IA corporativa têm um problema de implantação, não um problema de plataforma — e a maioria está chamando chatbots de agentes
Blog
Conheça o GPT-Red: um super-hacker LLM que a OpenAI criou para tornar seus modelos mais seguros
Blog
NVIDIA e Japão levam IA e robótica full-stack para todos os setores
Blog