Selbstüberwachtes Lernen für gemeinsame Schiebe- und Greifstrategien in hochgradig unordentlichen Umgebungen
Ein Deep Reinforcement Learning-Verfahren, das gemeinsame Strategien für Schieben und Greifen entwickelt, um effektive Manipulation von Zielobjekten in untrainierten, dicht gedrängten Umgebungen zu ermöglichen.