3D Point Cloud Reinforcement Learning

3D-Punktewolken-Reinforcement-Learning ist ein wichtiger Zweig der Computer Vision, der darauf abzielt, Reinforcement-Learning-Techniken zu nutzen, um Roboter das Lernen aus 3D-Punktewolken-Daten zu ermöglichen. Das Ziel dieser Aufgabe besteht darin, den Entscheidungsprozess durch Interaktion mit der Umgebung zu optimieren, sodass Roboter autonom nützliche Informationen aus 3D-Punktewolken-Daten extrahieren und Aufgaben effizienter und genauer ausführen können. Der Anwendungswert liegt in der Steigerung der Wahrnehmungsfähigkeiten und der operativen Flexibilität von Robotern in komplexen Umgebungen, was sie in Bereichen wie autonomes Fahren, intelligente Fertigung und intelligente Dienstleistungen weit verbreitet macht.