Feb, 2022

概念空间导航：对人工通用智能的新视角

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TL;DRTolman's ideas on latent learning and cognitive maps led to conceptual space representation and proposed autonomous navigation as a valid approach for emulated cognition via neoRL navigation of conceptual space that resembles biological learning.
发现论文，激发创造
  • 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

  • 学习空间和时间的层次结构：多房间迷宫环境中的层次化主动推理导航

    介绍了一种层次感知模型，结合认知地图、空间感知和位置运动，通过基于像素的观察推断出环境结构，并能在迷你格环境中进行高效探索和目标导向搜索。

    Sep, 2023

  • 通过对空间配置进行推理实现导航

    我们针对导航问题进行研究，提出了一种使用空间语义元素的神经代理导航模型，并探究了它们对导航代理的推理能力的影响。研究结果表明，指令中显式建模空间语义元素可以改善模型的基础和空间推理能力，并在已见及未见环境上取得了竞争性的性能。

    May, 2021

  • 利用鼹鼠学习：可转移的潜在空间表示，实现无需重建的导航

    本研究提出通过盲辅助代理训练学习场景的可操作表示，用于导航决策，并且经实验证明该学习表示方式在处理复杂环境及从模拟到真实场景的转换时具有很好的鲁棒性。

    Jun, 2023

  • 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

  • 从经验中学习机器人导航：原则、方法和最新成果

    本文介绍了一种用机器学习来提高机器人导航技能的学习工具箱及其设计原则，并总结了作者们最近研究的实验结果和未来工作的方向。

    Dec, 2022

  • 使用 Affordance Map 学习移动

    本文提出了一种基于自监督学习的模块化方法，该方法将传统的几何规划与学习空间场景表示相结合，以实现对动态对象和语义约束进行自主探索和导航。在基于 VizDoom 的仿真环境中得到了验证。

    Jan, 2020

  • 草图 - 计划 - 泛化：语言引导机器人操作中归纳通用化空间概念的持续少样本学习

    构建具有物理表征特性的神经符号方法，以逐渐学习概括性空间概念，用于创造塔的高度等任务，并在连续学习中实现在新概念上的归纳推理能力超越现有基准线。

    Apr, 2024

  • 使用语义地图监督学习导航视觉表征

    我们提出了一种新颖的导航特定的视觉表示学习方法，通过对比代理的自我中心视图和语义地图（Ego$^2$-Map），将地图中的紧凑且丰富的信息转移到代理的自我中心表示中，从而实现室内导航。我们的实验结果表明，采用我们学习到的表示的代理在目标导航中优于最近的视觉预训练方法，并且我们的表示显著改善了连续环境下的视觉和语言导航，在高级和低级行动空间上均取得了 47％的 SR 和 41％的 SPL 的最新最佳结果。

    Jul, 2023

  • 走向新 RL 网络；目的性图的出现

    利用 neoRL 框架的认知地图和一般值函数实现潜在学习来提取人工智能的目的行为，而自主性的欲望节点允许更深层的 neoRL 行为图。通过实验验证了四个旨在实现目的网络的原则，证明了受 neoRL 网络的自主欲望控制的代理能够实时学习并在欧几里得空间中导航，表明现代 AI 仍然可以从早期的心理学启发中获益。

    Feb, 2022