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

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

通过结合感知、规划和预测，本研究提出了一种基于深度强化学习的多智能体社会感知导航策略方法，使用基于图的实体交互表示，并利用图神经网络和注意机制进行建模。实验证明，该方法在多个异构人群的复杂环境中能比社交导航深度强化学习单智能体技术更快地学习，并实现了高效的多智能体隐式协调。

Jan, 2024

通过使用低保真度的模拟器，我们研究了使用强化学习政策进行约束群体导航的可行性。我们引入了一种动态环境的表示，将人类和障碍物分开表示。我们的方法在模拟和实际环境中显著改善了导航性能。

May, 2024

本文介绍了一种基于深度强化学习和 LSTM 的算法，可以在不使用特定行为规则的情况下，学习各种类型的动态代理之间的避碰。通过仿真和在全自主机器人车辆上的实验，证明了该算法随着代理数量的增加能够更好地执行避碰，并且不需要使用 3D 激光雷达。

May, 2018

本文提出了一种新的在步行丰富的环境下进行自主导航的算法，该算法使用基于展示和指导的行为学习，结合深度卷积神经网络和分层嵌套策略选择机制，能够有效地学习专家干预并成功地在实际世界中进行自主导航。

Nov, 2018

使用深度強化學習的運動控制器在克服具挑戰性的地形（如崎嶇的岩石、不規則的地面和滑溜的表面）上取得了令人印象深刻的快速和穩健的運動方面的最近突破。但是，相對較少的研究投入到透過狹窄隧道或不規則空洞等局限的 3D 空間中的腿部移動性，這些地方會強加整體限制。因此，我們提議從目標導向的過程中學習在局限的 3D 空間中的運動技能。通過將傳統計劃師負責規劃到達遠處全球目標位置的路徑點與透過生成低層運動指令來跟隨這些路徑點的基於 RL 的策略結合，我們引入一種層次化的運動控制器來解決跟踪遠處導航目標的低效問題。在模擬中，我們的層次化方法成功地在具有挑戰性的局限的 3D 環境中導航，優於純粹的端到端學習方法和參數化的運動技能。我們還展示了在真實機器人上成功部署我們在模擬中訓練的控制器。

Mar, 2024

移动机器人在各种拥挤场合中得到广泛应用，社会接受的导航行为是可扩展应用和人类认可的必要条件。深度强化学习方法被用于学习机器人的导航策略和模拟机器人与人类之间的复杂互动。通过在与人类互动的环境中训练深度强化学习策略，我们提出了一种新颖的社会整合导航方法，该方法适应性地产生机器人的社会行为，并且在距离行驶、完成时间和对环境中所有代理的负面影响方面优于社会感知方法。

Mar, 2024

该研究探讨了强化学习方法用于发展自主车辆和行人共同占用的行车道之后的实时调控，分析表明分布式强化学习算法比集中式算法在计算成本、奖励基准、最佳累计奖励、最优动作和收敛速度方面具有更好的表现，并且这项新的道路管理技术可能有助于在自主车辆时代实现流动自适应和积极便携的街道。

Mar, 2023

本文介绍了如何使用强化学习方法和深度 Q 网络等算法，使得机器人可以在未知环境中进行自主导航的任务。我们还利用模拟环境对机器人代理的行为和性能进行了验证和分析。

Feb, 2023