提出了一种基于强化学习的个性化导航系统，根据不同视力障碍者的个人特点和行动能力，通过权重专家模型逐步调整系统用户交互体验，实现更精准的长期行为预测和快速适应性学习。

Apr, 2018

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

利用强化学习算法，通过人机协作，自动学习一种新的交互协议，从而将二维触控输入映射到虚拟环境下的三维操作，防止用户学习经典的固定交互协议。此外，该方法采用变分自编码器 (VAE) 基于状态表示学习来投影手势轨迹到潜在空间中。

Apr, 2019

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

通过跨模态融合方法和知识迁移框架，提出了一种改善移动机器人的泛化能力并实现从模拟到实际场景的导航技能转移的方法，通过教师 - 学生蒸馏架构，在理想环境中学习判别性表示和接近完美的策略，通过模仿教师的行为和表示，学生能够对来自多噪声模态输入的特征进行对齐，并减小变异对导航策略的影响，实验结果表明我们的方法在模拟和实际环境中全面超越了基准方法，并在不同工作条件下实现了稳健的导航性能。

Sep, 2023

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

自主移动机器人需要通过其载有的传感器 (如 LiDAR 和 RGB 相机) 感知环境，并做出适当的导航决策，为了在人类居住的公共空间中导航，这个导航任务不仅仅是避开障碍物，还需要考虑周围的人类及其意图，以对应社会规范进行导航行为的微小变化，机器学习方法在以数据驱动的方式捕捉这些复杂而微妙的社交互动方面显示出了有效性，而无需显式手工制作简化模型或代价函数，考虑到多种可用传感器模态和学习方法的效率，本文通过使用大规模真实数据集对使用多模态感知学习社交机器人导航进行了全面的研究，该研究分析了在不同社交场景中的全局和局部规划水平上的社交机器人导航决策，并将单模态和多模态学习与一组经典导航方法进行对比，同时从学习的角度分析了训练和泛化性能，我们还进行了一个人体研究，探究了使用多模态感知进行学习如何影响感知到的社交合规性，结果表明，与单模态学习相比，多模态学习在数据集和人体研究中具有明显优势，我们开源了代码，供社区在未来研究中使用多模态感知学习社交机器人导航。

Sep, 2023

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

本文介绍了一种通过虚拟现实人类任务演示自动生成可执行机器人控制程序的系统，利用常识知识和基于游戏引擎的物理，以及自动路径规划和代码生成，实现了具有表现力和通用性的任务表示，在强力抓取和放置机器人购物助手的场景中进行了演示。

Jun, 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