Zustandsraum
Der Zustandsraum ist die vollständige Menge von Konfigurationen, die ein Roboter und seine Umgebung annehmen können. Im RL kodiert der Markov-Zustand s alle Informationen, die benötigt werden, um zukünftige Belohnungen und Zustandsübergänge vorherzusagen — idealerweise eine vollständige Beschreibung der Welt. In der Praxis hat der Agent nur Zugriff auf Teilbeobachtungen (Bilder, Gelenkwinkel), die den Zustand möglicherweise nicht vollständig erfassen (z. B. verdeckte Objekte, unbekannte Physikparameter). Die Gestaltung eines Beobachtungsraums, der den Markov-Zustand gut approximiert und gleichzeitig rechnerisch handhabbar bleibt, ist eine Schlüsselherausforderung beim Design von Roboter-Lernsystemen. Siehe dies in der Praxis: unsere realen Evaluierungen →