35、机器人学习策略与头部驱动优化：提升定位能力的新探索

机器人学习策略与头部驱动优化：提升定位能力的新探索

在机器人技术的发展中，如何让机器人更高效地学习和执行任务一直是研究的重点。本文将探讨风险感知机器人的策略转移以及人形机器人头部驱动的优化问题，通过引入新的学习策略和算法，提升机器人的定位能力和任务执行效率。

风险感知机器人的策略转移

在机器人的学习过程中，将已解决任务的抽象策略转移到新任务中是一种有效的方法。研究人员提出了适用于风险感知机器人的算法，其抽象策略采用关系表示，具有无记忆性、紧凑性和随机性的特点。

• ϵ - 贪心探索/利用策略 ：在探索阶段，通常使用转移策略。研究人员对比了传统的随机策略和用过去的抽象策略（如 πRP、πRN 或 πNS）替代随机策略的效果。抽象策略是随机的，所有动作都有最小概率 ϵ，保证了探索的可能性。
• 参数设置 ：对于 Q - 学习算法，学习率设为 0.05，ϵ = 0.1，γ = 0.999。每个情节的最大步数为 1000，学习进行 15000 个情节，目标领域的每个任务学习 5 次。
• 实验结果 ：转移学习的结果表明，非平稳策略的表现优于其他策略。

研究人员还提出了风险感知随机最短路径（SSP）问题的公式，将风险感知简化为 γ 调整。通过适当改变 γ，可以从 AbsProb - PI 算法中获得风险感知行为。此外，还提出了一种线性组合 AbsProb - PI 生成的各种抽象策略的方法，在学习的早期阶段强调冒险行为，后期阶段强调风险中性行为，得到的组合策略不仅是随机的，而且是非平稳的。实验表