상태 공간

상태 공간은 로봇과 그 환경이 있을 수 있는 모든 구성의 완전한 집합이다. RL에서 마르코프 상태 s는 미래 보상과 상태 전이를 예측하는 데 필요한 모든 정보를 인코딩한다 — 이상적으로는 세계에 대한 완전한 설명이다. 실제로 에이전트는 상태를 완전히 포착하지 못할 수 있는 부분 관측(이미지, 관절 각도)에만 접근할 수 있다(예: 가려진 물체, 미지의 물리 매개변수). 마르코프 상태를 잘 근사하면서도 계산상 다루기 쉬운 관측 공간을 설계하는 것은 로봇 학습 시스템 설계의 핵심 과제이다. 실제로 보기: 우리의 실제 평가 →

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