Curriculum Learning Combined with Reinforcement Learning for Robot Manipulation

本文提出了一种面向机器人操作的课程学习与强化学习结合方法。该方法通过课程学习组织训练任务的难度顺序，结合强化学习的试错学习能力，加速复杂操作任务的学习。文章分析了不同课程学习与强化学习结合方式（课程初始化、课程探索、课程奖励塑形、课程环境随机化）对学习效率的影响，提出了自适应课程调整和课程评估方法，并在仿真和真实机器人上验证了课程学习在复杂操作任务中的样本效率和任务成功率优势。来源机构包括Google Research、MIT、Oxford等。