arXiv · ML· Zilin Wang, Saeed Rahmani, Daphne Cornelisse, Bidipta Sarkar, Alexander David Goldie, Jakob Nicolaus Foerster, Shimon Whiteson·· 7 小时前AI 评分26
NOMAD 实现无人类演示的新城市自动驾驶策略适应
Learning to Drive in New Cities Without Human Demonstrations
AI 导读
NOMAD 利用基于地图的多智能体自我博弈强化学习，仅需地图和元信息即可将驾驶策略适应至全新城市，无需任何本地人类演示数据。 在基于目标城市地图构建的模拟器中，该方法通过简单奖励函数，显著提升了任务成功率和轨迹真实感。 为数据密集型城市迁移方法提供了有效且可扩展的替代方案。
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