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Federated PPO: Federated Proximal Policy Optimization for Multi-Robot Collision Avoidance

Este artículo propone la Optimización de Política Proximal Federada (FedPPO), un enfoque de aprendizaje federado que preserva la privacidad y permite la evitación de colisiones multirrobot eficiente y adaptable tanto en sistemas homogéneos como heterogéneos mediante la agregación de parámetros de modelos entrenados localmente para superar las limitaciones de los métodos de política independientes y compartidos.

Autores originales: Xing An, Limeng Chao, Celimuge Wu

Publicado 2026-09-22
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Autores originales: Xing An, Limeng Chao, Celimuge Wu

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

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