Online Policy for Robot Manipulation

本文深入研究了在线策略在机器人操作中的应用。在线策略通过与环境实时交互学习操作策略，在接触丰富的操作任务中取得了显著进展。文章分析了不同在线算法（PPO、SAC、TD3、DDPG、A3C）在机器人操作中的效果，提出了高维连续动作处理和稀疏奖励解决方法，并在多种操作任务上验证了在线策略在任务成功率和渐近性能上的表现。来源机构包括Google Robotics、Stanford、MIT等。