Anpassungsfähige Multi-Ziel-Roboternavigation mit Demonstrationen

Unser Ansatz kombiniert Multi-Ziel-Verstärkungslernen (MORL) mit demonstrations-basiertem Lernen, um eine anpassungsfähige Navigationspolitik zu entwickeln, die sich an sich ändernde Benutzerpräferenzen ohne Neutraining anpassen kann.