【标题】The Distracting Control Suite -- A Challenging Benchmark for Reinforcement Learning from Pixels

【作者团队】Austin Stone, Oscar Ramirez, Kurt Konolige, Rico Jonschkowski

【论文链接】https://arxiv.org/abs/2101.02722

【发表时间】2021.01.07

【推荐理由】环境中的感知信息对于智能提来说颇具挑战性，如视角、光照以及背景等。先前的模拟RL基准任务如DM控制任务的复杂度过小，不适合具有sim2real需求的算法。作者将DM控制任务进行拓展，用三种视觉干扰信息产生了一种基于视觉的新型基准控制任务，并对当前的state-of-the-art的RL算法在此任务上进行了测试。实验表明，当前RL方法的性能均大幅下降。本文提出的基准任务非常适合算法在高复杂度环境以及sim2real迁移上进行性能提升研究。

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