多様なロボットシステムとセンサー向けの柔軟なフィールドベースのポリシー学習フレームワーク

この研究は、複雑な現実世界におけるロボットのポリシー学習を可能にすることに焦点を当てています。多様なシステムとセンサーに対応できる柔軟なフレームワークは、ロボットの自律性を向上させるための重要な貢献です。

• •ロボット工学のポリシー学習に焦点を当てています。
• •フレームワークは、多様なロボットシステムとセンサー向けに設計されています。
• •研究はArXivに公開されており、プレプリントのステータスと今後の査読の可能性を示しています。