Daily Arxiv

Cette page résume et organise les publications en intelligence artificielle du monde entier.
Les contenus sont synthétisés grâce à Google Gemini et le service est proposé à but non lucratif.
Les droits d'auteur des articles appartiennent à leurs auteurs ou institutions respectives ; en cas de partage, il suffit d'en mentionner la source.

Génération de géodésiques avec apprentissage par renforcement acteur-critique pour prédire les points médians

Created by
  • Haebom

Auteur

Kazumi Kasaura

Contour

Cet article présente un nouveau cadre permettant de trouver le plus court chemin pour toutes les paires d'une variété dont la métrique est définie comme infinitésimale. Ce cadre génère les plus courts chemins en prédisant récursivement les points médians. Nous proposons une approche acteur-critique pour la prédiction des points médians et démontrons expérimentalement la validité de la méthode proposée, surpassant les méthodes existantes sur plusieurs tâches de planification, notamment la planification de chemin pour les agents à cinématique complexe et la planification de mouvement pour les bras robotiques à plusieurs degrés de liberté.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Une solution efficace et précise au problème de planification du chemin le plus court sur une variété avec une métrique infinitésimale.
Démontrer l'applicabilité à divers systèmes tels que des agents dotés d'une cinématique complexe et des bras robotiques à plusieurs degrés de liberté.
Une méthode d’apprentissage efficace pour la prédiction du point médian utilisant l’approche acteur-critique est présentée.
Limitations:
Les performances de la méthode proposée peuvent dépendre de manière significative de la qualité et de la quantité des données de formation.
Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur l’évolutivité et le coût de calcul des variétés de grande dimension.
Des vérifications supplémentaires de la robustesse et de la généralisabilité dans des environnements réels sont nécessaires.
👍