本综述论文系统地总结了目前应用于自主导航中的端到端深度学习框架，包括障碍物检测、场景感知、路径规划和控制，并分析了最新的研究状况和评估深度学习方法的实施和测试。该论文强调了导航对于机动机器人、自动驾驶车辆和无人机的重要性，并讨论了深度学习方法在自主导航中存在的局限性、挑战和潜在增长领域。该综述为在自主导航和深度学习领域工作的研究人员和实践者提供了有价值的参考资源。
Feb, 2023
本文介绍了一种基于最新的 actor-critic 算法的新方法，以解决 HUAUV 的导航和介质转换问题。我们展示了一种双重评论家 Deep-RL 的方法，通过仅使用范围数据和相对定位来提高 HUAUV 的导航性能。我们的 Deep-RL 方法在不同模拟场景中实现了学习的坚实泛化，表现出更好的导航和转换能力，优于以前的方法。
Sep, 2022
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
深度强化学习在应用于真实世界的机器人系统方面具有令人兴奋和有希望的前景。我们提出了一个基于最新的游戏引擎和深度强化学习整合的新的水下导航基准环境，以解决在不可预测和非稳态环境中训练过程中的挑战。我们使用先进的训练技术对这个基准环境进行了广泛的实证评估，取得了有希望的结果。
May, 2024
比较不同的深度学习架构以实现水下对接检测和分类，并使用知识蒸馏压缩具有最佳性能的架构，利用生成对抗网络进行图像转换以模拟真实水下图像，最终评估该方法的成功率并与传统视觉方法进行比较。
Nov, 2023
本文介绍了 Autonomous Surface Vehicles (ASV) 的现状和使用，重点探讨了 ASV 与 Deep Learning 方法的实现，以及其在海事操作中的挑战和未来研究方向。
Oct, 2022
本文提出了一种使用生成对抗网络 (GANs) 来提高可视水下场景质量的方法，该方法可以为水下机器人在视觉驱动任务上的表现提供更好的输入，同时提供了定量和定性数据，证明了这种方法的有效性。
Jan, 2018
本研究提出了一种基于视觉检测的强大的多机器人编队方案，该方案可以在三维未结构化环境下跟踪目标，通过我们的解决方案，成功控制了一只腿部的水下机器人以五个自由度追踪另一台机器人的运动。
Sep, 2017
该论文探讨了使用 CNN-DNN 网络融合构建机器人导航控制器在模拟环境中的应用。模拟环境模拟了地下救援情况，其中一个自主代理任务是在未知的洞穴系统中找到一个目标。使用模仿学习训练控制算法利用 LiDAR 和摄像头数据导航空间并找到目标。通过使用蒙特卡洛测试训练好的模型的鲁棒性。
Jan, 2024
该研究论文针对使用深度学习技术学习机器人控制策略，对深度强化学习和模仿学习两种主要学习控制范式进行了综述，包括了应对从模拟环境到现实场景中真实性差距的挑战，并总结了机器人仿真平台用于开展深度强化学习研究，同时介绍了三种主要的模仿学习范式及其相应的机器人应用，最终讨论了开放性挑战和研究前沿。
Dec, 2016