Learning Quadcopter Maneuvers with Concurrent Methods of Policy Optimization

This study presents an aerial robotic application of deep reinforcement learning that imparts an asynchronous learning framework and trust region policy optimization to a simulated quad-rotor helicopter (quadcopter) environment. In particular, we optimized a control policy asynchronously through int...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Journal of advanced computational intelligence and intelligent informatics 2017-07, Vol.21 (4), p.639-649
Hauptverfasser:	Huang, Pei-Hua, Hasegawa, Osamu
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Online-Zugang:	Volltext
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