arXiv · ML· Adrian Remonda, Jiajun Xi, Nicklas Hansen, Marcus Greiff, Thomas Lew, John Talbot, John Subosits, Xiaolong Wang·· 9 小时前AI 评分38
PIA：基于结构化仿真先验的离线转在线模型驱动强化学习框架
Simulation Priors for Rapid Adaptation in Model-Based RL for Autonomous Racing
AI 导读
PIA 提出了一种结合结构化仿真先验的离线转在线模型驱动强化学习（RL）框架，用于自主赛车的快速自适应。 该框架先在异构高、低保真度模拟轨迹上预训练世界模型，再利用不确定性正则化规划，基于有限目标域交互完成自适应。 在真实全尺寸自主赛车上，PIA 在少于一小时的车载交互下即可实现可靠的少样本自适应。
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