新框架结合迁移学习与奖励重设计提升DRL运动规划

Yuanzhi He 等作者提出一个面向深度强化学习（DRL）的任务分解框架，将迁移学习（TL）与奖励重设计（RR）结合，用于障碍环境下的机器人操作策略训练，目标是提升学习效率与鲁棒性。 该框架的迁移策略只在结构相关的任务之间选择性迁移第一层 critic 参数。作者称，在 PyBullet Panda 平台上的实验显示，该框架在障碍场景中取得了一致的提升；表现最好的策略被部署到真实的 Franka Emika FR3 机器人上，作为可行性演示。 真实机器人上的部署只是定性演示，报道没有给出定量结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。