LaND: Learning to Navigate From Disengagements

Consistently testing autonomous mobile robots in real world scenarios is a necessary aspect of developing autonomous navigation systems. Each time the human safety monitor disengages the robot's autonomy system due to the robot performing an undesirable maneuver, the autonomy developers gain in...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE robotics and automation letters Jg. 6; H. 2; S. 1872 - 1879
Hauptverfasser:	Kahn, Gregory, Abbeel, Pieter, Levine, Sergey
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Piscataway IEEE 01.04.2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:	Autonomous navigation Autonomy Big data in robotics and automation field robots Learning machine learning for robot control Mobile robots Navigation Navigation systems Neural networks Predictive models Reinforcement learning Robot sensing systems Robots Testing Testing time Troubleshooting Walkways Websites
ISSN:	2377-3766, 2377-3766
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Schreiben Sie den ersten Kommentar!