论文阅读之Virtual-to-real Deep Reinforcement Learning
目录 论文意义 具体思路 强化学习算法的选择 测试有效性 网络架构 反馈设计 实验结果分析 仿真训练 实验测试。 实验对照 虚拟环境测试 真实环境测试 实验分析 实验结论 不足之处（个人意见） 论文意义 规划机器人的运动，从当前位置移动到目标位置。 传统方法：基于激光测绘来获得一个全局障碍图（“Simultaneous localization and mapping: part i），然后对机器
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