从单一遍历中学习可部署的千米级导航策略

Jul, 2018

从单一遍历中学习可部署的千米级导航策略

Learning Deployable Navigation Policies at Kilometer Scale from a Single Traversal

Jake Bruce, Niko Sünderhauf, Piotr Mirowski, Raia Hadsell, Michael Milford

TL;DR通过单次覆盖遍历记录数据，提出了一种有效地在移动机器人上快速学习面向目标导航策略的方法，并且能够在实际机器人上成功地部署，同时能够处理测试时的环境外观差异。

Abstract

model-free reinforcement learning has recently been shown to be effective at learning navigation policies from complex image input. However, these algorithms tend to require large amounts of interaction with the

model-free reinforcement learning navigation policies mobile robot visual embeddings stochastic augmentation

发现论文，激发创造

基于互动回放的机器人导航单次强化学习

通过基于单次环境遍历构建交互世界模型、预训练视觉特征编码器和随机环境增强的方法，提出了一种在移动机器人上学习导航到固定目标并在已知环境中进行零样本迁移的方法。该方法成功应用于真实环境变化下的导航问题，避免了过拟合问题。

Nov, 2017

使用强化学习在限制的行人环境下实现机器人导航

本文提出了基于强化学习（RL）的方法来解决移动机器人在密闭空间中与行人互动的导航问题，探索了多个场景下训练准则的可复用性，并在两个真实环境的三维重建中表现出了良好的迁移能力。

Oct, 2020

学习导航探索策略

本研究提出了使用基于学习的方法，实现任务无关的探索性导航的想法，在对比传统的使用几何技术和通用学习技术的情况下，所采用的包括了空间记忆的策略可以更好地探索新的 3D 环境，并将其用于下游任务。

Mar, 2019

在逼真环境中学习视觉导航，无需任何监督

提出了一种无需外部监督或奖励的新方法，通过三个阶段，学习从图像输入进行导航：学习视角的良好表示，然后使用内存进行探索，最后通过设置自己的目标来学习导航。该模型仅使用内在奖励进行培训，因此适用于任何具有图像观察的环境。通过使用 RGB 输入训练代理在具有挑战性的 Gibson 数据集的逼真环境中导航的好处。

Apr, 2020

通用计算图的自监督深度强化学习在机器人导航中的应用

提出一种广义计算图，包含基于价值的无模型方法和基于模型的方法，通过学习从原始图像中学习导航模型，实现样本高效，并利用模拟实验和实际应用验证了新方法的优越性。

Sep, 2017

改进社交机器人导航的强化学习训练方式

自主移动机器人在人类空间中导航必须遵守社会规范。本研究提出了一种使用课程学习来改善强化学习社交导航方法的泛化性能的方法。通过使用多种环境类型和多种动力学模型对行人进行建模，逐步增加训练的多样性和难度。研究结果表明，与之前的训练方法相比，使用课程学习进行训练可以取得更好的泛化性能。此外，我们还验证了训练方法在比训练中使用的更大更拥挤的测试环境中的有效性，从而对模型的性能进行更有意义的衡量。

Aug, 2023

Sim-Real 联合强化迁移学习在 3D 室内导航中的应用

本文介绍了一种基于对抗特征调整模型的 3D 室内导航机器人训练方法，通过视觉特征的转换与行为策略的模仿来提高机器人在真实环境中的表现。实验证明该方法能够在不需要额外人工注释的情况下，比基线方法表现提高 19.47%。

Apr, 2019

学习在复杂环境中导航

利用增强学习问题和多模态感应输入的辅助深度预测和循环闭环分类任务，可以学习从复杂 3D 迷宫中进行导航并接近人类级别表现

Nov, 2016

无地图城市导航学习

该论文提出一种基于深度强化学习的城市级别自主导航模型，采用 Google StreetView 进行环境交互和训练，具备可迁移性和区域特征一致性，实现了在多个城市环境下自主导航到目标位置。

Mar, 2018

基于记忆增强的强化学习在图像目标导航中的应用

该研究提出了一种基于记忆增强的注意力机制模型，利用序列记忆学习图像目标导航，模型表现优异，创造了新的最优结果。与相关工作不同的是，仅使用 RGB 图像输入，无需姿态 / 深度传感器等额外信息。

Jan, 2021