贝叶斯模型强化学习提升机器人操作探索效率

西班牙萨拉戈萨大学的研究者 Carlos Plou、Ana C. Murillo 和 Ruben Martinez-Cantin 提出一种用于机器人操作的基于模型强化学习方法：用贝叶斯深度学习提升动态模型的校准质量，并以主动学习估计每次状态转移的信息增益作为探索奖励，从而在初步探索阶段更高效地学习动态模型。 在 CoppeliaSim 完整机械臂仿真器上的实验显示，该方法以更低的机器人执行需求，达到与相关替代方案相当的质量。论文与代码已公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。