Parallel distributional Deep Reinforcement Learning for mapless navigation of terrestrial mobile robots
Publicado em 24th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS), 2024
Apresenta novas abordagens de Aprendizado por Reforço Profundo Distribucional Paralelo (Parallel Distributional Deep Reinforcement Learning) para navegação sem mapa de robôs terrestres móveis, usando técnicas determinísticas e estocásticas com replay de memória priorizado, avaliadas em simulações e cenários reais, demonstrando melhorias significativas na generalização espacial e na tomada de decisão em comparação com abordagens tradicionais.
