本文提出了一个新的学习框架，使得机器人可以成功地遵循自然语言路线指令，而无需任何先前环境的知识。该算法利用通过命令传达给机器人的空间和语义信息来学习关于空间扩展环境的度量和语义属性的分布，并将自然语言指令解释为关于预期行为的分布。通过对地图和状态分布进行推理，使用模仿学习的新型置信空间规划器直接求解策略，我们在可声控轮椅上评估了我们的框架。结果表明，通过学习和推理潜在的环境模型，该算法能够成功地遵循新颖的扩展环境中的自然语言路线指令。

Mar, 2015

通过使用预先训练的文本语言模型（BERT），我们提出了一种简单的方法来训练使用深度 RL 的指令跟踪代理，以适应自然人指令，从而在人类给出自然指令的情况下，实现从合成模板命令到指令的零 - shot 传输。

May, 2020

利用深度学习模型，结合自然语言处理和机器人导航，使用关注模型以及环境的拓扑表示，将自由形式的自然语言指令翻译成行为机器人高级计划，能够显著优化传统方法的表现，并且探讨了环境地图作为知识库来促进自由形式导航指令翻译的可能性。

Sep, 2018

该研究提出了一种导航指南模型，使机器人能够生成自然语言指令，帮助人们在事先未知的环境中进行导航，该模型使用人类演示数据通过反向强化学习训练决策策略，并通过神经序列到序列模型从自然语料库中生成自由形式的语句，实验测评表明，在与人类参考指令进行比较时，该方法获得了 72.18% 的 BLEU 分数，并且缩小了人类与机器人交互时的差距。

Oct, 2016

本研究介绍了一个基于 Google Street View 的任务环境 StreetNav, 该环境结合了模拟环境的实用性和真实环境的挑战性，可用于测试机器学习系统的语言理解、规划、导航和计算机视觉能力，并使用深度强化学习训练算法来实现导航并测试通用能力。

Mar, 2019

提出了一种机器人系统的新方法，其中一个较大系统的每个构件都表示为可微分的程序，即深度神经网络，应用到一个具有挑战性的部分可观测机器人导航任务中。在预测性模拟实验中，成功训练 Navigation Networks（NavNets）来解决这个具有挑战性的部分可观察的导航任务。

Jul, 2018

本文提出了一个多头注意力机制，作为神经网络模型的混合层，用于将自然语言转化为高水平的行为语言，以便室内机器人导航。作者遵循了 Zang 等人（2018a）提出的框架，提出使用导航图作为任务的知识库。实验结果表明，在以前未见过的环境中翻译指令时，可以获得显著的性能提升，从而提高模型的泛化能力。

Jun, 2020

该论文介绍了一种基于分层方法的导航系统，该系统采用无模型深度学习和基于模型的路径规划来帮助机器人在新环境下到达目标地点，通过预训练的意图网络来进行本地导航和与路径规划器的融合，实现在新环境和目标中的有效泛化。

Oct, 2017

使用深度强化学习，本文研发了一种尊重人们常见社交规范的导航策略，可以使机器人车辆在行人密集的环境中以人类步速进行完全自主导航。

Mar, 2017

本文提出一种基于循环图神经网络和注意力机制的新型 RL 方法，通过捕捉时空中多种交互类型来预测人类行为意图，并将该预测应用于无模型 RL 框架中以避免机器人干扰其他个体，从而在人群中实现机器人的安全、高效导航。

Mar, 2022