题目：Model-Based Reinforcement Learning With Isolated Imaginations
基于模型的强化学习与独立想象力
作者：Minting Pan; Xiangming Zhu; Yitao Zheng; Yunbo Wang; Xiaokang Yang
摘要
在基于视觉的交互系统中，世界模型学习行动的后果。然而，在实际场景中，如自动驾驶，存在不可控制的动态，这些动态独立于或与行动信号稀疏相关，这使得学习有效的世界模型变得具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了Iso-Dream++，这是一种基于模型的强化学习方法，具有两个主要贡献。首先，我们优化了逆动力学，鼓励世界模型从环境混合的时空变化中隔离出可控制的状态转换。其次，我们基于解耦的潜在想象进行策略优化，我们将不可控制的状态滚动到未来，并将其与当前可控制的状态自适应地关联起来。这使