Reinforcement Learning (RL) has demonstrated remarkable efficacy. Nevertheless, the widespread adoption of RL techniques remains predominantly confined to simulated environments, primarily due to safety concerns. To handle the inherent limitations of RL, safe RL has emerged as a critical area, particularly in robotics. To handle the above challenges, we propose multifaceted approaches for robot RL: efficiency to ensure safety, multi-functionality to satisfy multi-objective requirements, cooperation to work with other robots, and robustness to carry out tasks in uncertain environments.     «

Reinforcement Learning (RL) has demonstrated remarkable efficacy. Nevertheless, the widespread adoption of RL techniques remains predominantly confined to simulated environments, primarily due to safety concerns. To handle the inherent limitations of RL, safe RL has emerged as a critical area, particularly in robotics. To handle the above challenges, we propose multifaceted approaches for robot RL: efficiency to ensure safety, multi-functionality to satisfy multi-objective requirements, cooperat...     »

Reinforcement Learning (RL) hat eine bemerkenswerte Wirksamkeit gezeigt. Dennoch bleibt die weit verbreitete Anwendung von RL-Techniken hauptsächlich auf simulierte Umgebungen beschränkt, vor allem aufgrund von Sicherheitsbedenken. Um die inhärenten Einschränkungen von RL zu bewältigen, hat sich sicheres RL als ein entscheidender Bereich herausgestellt, insbesondere in der Robotik. Um die genannten Herausforderungen anzugehen, schlagen wir vielseitige Ansätze für Roboter-RL vor: Effizienz zur Sicherstellung der Sicherheit, Multifunktionalität zur Erfüllung von Mehrziel-Anforderungen, Kooperation zur Zusammenarbeit mit anderen Robotern und Robustheit zur Durchführung von Aufgaben in unsicheren Umgebungen.     «

Reinforcement Learning (RL) hat eine bemerkenswerte Wirksamkeit gezeigt. Dennoch bleibt die weit verbreitete Anwendung von RL-Techniken hauptsächlich auf simulierte Umgebungen beschränkt, vor allem aufgrund von Sicherheitsbedenken. Um die inhärenten Einschränkungen von RL zu bewältigen, hat sich sicheres RL als ein entscheidender Bereich herausgestellt, insbesondere in der Robotik. Um die genannten Herausforderungen anzugehen, schlagen wir vielseitige Ansätze für Roboter-RL vor: Effizienz zur Si...     »