Federated PPO: Federated Proximal Policy Optimization for Multi-Robot Collision Avoidance
Dieses Paper schlägt Federated Proximal Policy Optimization (FedPPO) vor, einen datenschutzwahrenden Federated-Learning-Ansatz, der eine effiziente und adaptive Kollisionsvermeidung für Multi-Roboter-Systeme sowohl in homogenen als auch in heterogenen Systemen ermöglicht, indem lokal trainierte Modellparameter aggregiert werden, um die Einschränkungen unabhängiger und gemeinsamer Strategiemethoden zu überwinden.
Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen
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