Sep, 2020

实环境下的自适应课程学习体感视觉导航

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TL;DR通过自适应课程学习方法的引入，提出了一种新的导航机器人自主移动策略 NavACL，该策略能够在陌生的室内环境中实现绕过障碍物并到达指定目标，并能够应用于真实场景的移动机器人系统。
发现论文，激发创造
  • 深度强化学习的自动课程学习：简要调查

    本文介绍了自动课程学习（ACL）的相关文献，并对当前状态进行了概述，旨在促进现有概念的交叉和新思想的出现。ACL 是深度强化学习成功的中坚力量，可用于改善样本效率和渐进性能，组织探索，鼓励泛化或解决稀疏奖励问题，等等。

    Mar, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 无需地图或指南针的学习：全景目标驱动视觉导航

    本文提出了一种机器人导航系统，采用模仿学习框架在复杂环境下成功导航，使用 RGB 和深度 (RGBD) 信息，可以应对大型环境和多个房间及未知目标的导航，相较于多个基准测试具有更好的性能。

    Sep, 2019

  • ViNG: 使用视觉目标学习开放世界导航

    提出了一个基于学习的导航系统，该系统应用于实际移动机器人平台，旨在使机器人通过学习来了解环境和导航便利性，以便在视觉引导下实现目标点的导航，经过实地测试和应用，该系统的表现优于其他以强化学习和搜索为基础的方法。

    Dec, 2020

  • 自动机导向下的强化学习智能体课程生成

    提出了 AGCL，一种基于确定性有限状态自动机（DFA）和面向对象马尔可夫决策过程（OOMDP）表示法的自动生成课程的方法，该方法在格子世界和基于物理仿真的机器人领域中的实验表明，AGCL 产生的课程在时间阈值性能上比最先进的课程学习和自动机引导强化学习技术实现了性能的提高。

    Apr, 2023

  • 零经验要求：语义视觉导航的即插即用模块化迁移学习

    本研究提出了一种采用新型模块化迁移学习模型的视觉导航统一方法。该模型可以有效地利用从一个源任务积累的经验并将其应用于多个目标任务（例如，ObjectNav、RoomNav、ViewNav）以及具有各种目标模态（例如，图像、草图、音频、标签）的目标任务，同时实现了零点经验学习，这让模型可以在不接收任何任务特定的交互式训练的情况下解决目标任务。实验结果表明，与现有最优算法相比，我们的方法可以更快地学习，实现更好的泛化，并获得了明显的性能优势。

    Feb, 2022

  • 具身视觉导航的深度学习：一项综述

    综述了目前关于具有各种智能技能的智能机器人在 3D 环境中进行导航的研究领域，着重介绍了在这一领域内的各种高级技能，例如：感知局部观察视觉输入，理解跨模态的指令等等，并探讨了未来的研究方向及挑战。

    Jul, 2021

  • 空间注意力视觉导航

    本研究对物体目标视觉导航进行了研究，旨在通过强化学习算法学习智能体的策略。我们提出了一种新的注意概率模型来改进代理策略，并在常用数据集上取得了最先进的结果。

    Apr, 2021