実世界の機敏な運転に向けたリセット不要強化学習：実証研究
arXiv cs.RO / 2026/4/10
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要点
- 結果は、「リセット不要」強化学習における“実環境での学習（training in the wild）”が、シミュレーションでは捉えきれない課題をもたらすことを示唆しており、実環境での継続的学習に特化したさらなるアルゴリズム研究の必要性を動機づける。
arXiv cs.RO / 2026/4/10
