Planning进阶
TierCEM:把约束优先级直接写进交叉熵优化,无需调权重
预印本提出 TierCEM,一种按优先级顺序依次过滤候选样本的交叉熵优化变体。在 2D 导航和 Push-T 接触丰富任务上,反转约束顺序会反转被放宽的约束,且无需为每个约束设置权重。在 20 次随机种子中,TierCEM 全部到达目标并保持高优先级约束,而约束交叉熵方法 CCE 全部无法到达目标。
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预印本提出 TierCEM,一种按优先级顺序依次过滤候选样本的交叉熵优化变体。在 2D 导航和 Push-T 接触丰富任务上,反转约束顺序会反转被放宽的约束,且无需为每个约束设置权重。在 20 次随机种子中,TierCEM 全部到达目标并保持高优先级约束,而约束交叉熵方法 CCE 全部无法到达目标。
论文来自 arXiv 机器人领域。尚未生成摘要的论文,显示摘要开头部分。