Dreamer-SAC: Off-Policy Learning in Latent World Models for Sample-Efficient Autonomous Driving
Dreamer-SAC:用于样本高效自动驾驶的潜世界模型离线策略学习
机构 * Tongji University(同济大学)
专题命中 具身推理 :world model(title,abstract);分类 cs.RO、cs.LG
AI总结 本文提出Dreamer-SAC框架,结合循环状态空间世界模型与离线策略SAC算法,在自动驾驶场景中优于DreamerV3、SAC等基线,且所需真实环境交互更少。
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