双层规划的谓词发明

主要观点总结

文章讨论了如何通过从演示中学习谓词来优化双层规划的效率。文章提出了一种从演示中学习谓词的算法，以消除手动指定状态抽象的需求。该方法通过优化一个可处理但忠实于实际高效规划目标的代理目标来学习谓词。在四个机器人规划环境中进行实验，发现学习的抽象能够快速解决保留任务，优于六个基线。此外，使用提出的代理目标学习的谓词显著优于其他目标学习的谓词。

关键观点总结

关键观点1: 谓词发明算法

文章提出了一种从演示中学习谓词的算法，用于双层规划。该算法消除了手动指定状态抽象的需求，通过优化代理目标来学习谓词。

关键观点2: 代理目标

算法中使用的代理目标可处理且与实际高效规划目标深度相关，用于指导谓词学习。

关键观点3: 实验环境

在四个机器人规划环境中进行了实验，发现学习的抽象在解决保留任务上表现出高效性，并优于多个基线。

关键观点4: 谓词性能

使用提出的代理目标学习的谓词显著优于使用其他目标函数学习的谓词，提高了双层规划的效率。

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