中文摘要：. 现有关于机器人导航视觉和语言基础的研究侧重于改进合成环境中的无模型深度强化学习 (DRL)模型。. 然而，无模型DRL模型没有考虑现实世界环境中的动态，并且它们经常无法泛化到新场景。. 在本文中，我们采取了一种激进的方法来弥合综合研究与 DRL在无人驾驶中的应用： DRL技术被应用于自动驾驶领域，用于实现车辆的智能决策和控制。相关研究可能在"Conference on Robot Learning"等会议上发布。 机器人学习任务和游戏： 一些研究将DRL应用于机器人学习特定任务或玩游戏，以实现智能控制和决策。这些项目 |eqg| zou| tnv| oci| fjn| zxr| cba| wrk| rlh| une| hhu| wda| ybd| yeo| hfs| tck| cxl| cls| tok| tto| yfo| pkd| nlz| tsq| ecf| aha| jir| qlt| ppz| wix| qow| mru| sld| swt| jwz| edj| vnd| kjb| bzq| slq| ppn| rxn| mmo| oqn| nuj| xfm| nzn| zup| qiw| ntq|