Federated PPO: Federated Proximal Policy Optimization for Multi-Robot Collision Avoidance
Este artigo propõe o Federated Proximal Policy Optimization (FedPPO), uma abordagem de aprendizado federado preservadora de privacidade que permite a evasão de colisões multi-robô eficiente e adaptável em sistemas homogêneos e heterogêneos ao agregar parâmetros de modelos treinados localmente para superar as limitações de métodos de política independentes e compartilhados.
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