协作式异构机器人系统可以极大提高目标搜索与导航任务的效率。本文设计了一个由无人机(UAV)和无人地面车辆(UGV)组成的异构机器人系统，用于在未知环境中的搜救任务。文章第一作者为美国阿拉巴马大学陈昀博士，通讯作者为新加坡南洋理工大学肖佳平研究员。该为所提系统能够通过深度强化学习算法学习策略，在类似迷宫的矿井环境中搜索目标并导航至目标。在训练过程中，如果同时训练两个机器人，与它们协作相关的奖励可能无法正确获取。因此，研究引入了多阶段强化学习框架和好奇心模块，以鼓励智能体探索未访问的环境。仿真环境中的实验表明，该框架能够训练异构机器人系统在目标位置未知的情况下实现搜索与导航，而现有的基线方法则可能无法做到。UGV在原始环境中的任务成功率达到89.1%，并在未经训练的复杂环境中保持了67.6%的成功率。http://t.cn/AX7z2Cna #人工智能[超话]##机器学习[超话]##机器人##异构机器人#