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浙大&西交大等开源|使用贝叶斯核推理和优化的机器人自主探索!
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在本文中,我们考虑在未知和复杂环境中提高基于信息的自主机器人探索的效率。首先利用高斯过程( Gaussian process,GP )回归学习一个代理模型来推断查询控制动作的富置信度互信息( confidence-rich Mutual Information,CRMI ),然后采用由CRMI预测值和预测不确定性组成的目标函数进行贝叶斯优化( Bayesian optimization,BO ),即基于高斯过程的贝叶斯优化( GP-based BO,GPBO )。可以实现具有最高CRMI值的最佳动作(利用)和具有高预测方差的动作(探索)之间的权衡。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.05200 代码地址:https://github.com/Shepherd-Gregory/BKIO-Exploration
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