論文閱讀之Virtual-to-real Deep Reinforcement Learning
目錄 論文意義 具體思路 強化學習算法的選擇 測試有效性 網絡架構 反饋設計 實驗結果分析 仿真訓練 實驗測試。 實驗對照 虛擬環境測試 真實環境測試 實驗分析 實驗結論 不足之處（個人意見） 論文意義 規劃機器人的運動，從當前位置移動到目標位置。 傳統方法：基於激光測繪來獲得一個全局障礙圖（「Simultaneous localization and mapping: part i），然後對機器
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