Jan, 2024

复杂环境中的自主导航

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 具有深度多模融合网络的复杂环境自主导航

    采用多模态融合方法，提出 Navigation Multimodal Fusion Network（NMFNet）解决复杂环境下自主导航的问题，并在模拟和真实移动机器人中取得了优异的性能。

    Jul, 2020

  • 行人密集环境下的模仿导航

    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

  • 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

  • 用于实时自主室内导航的深度神经网络

    本文提出一种在室内使用单一摄像头实现四旋翼自主导航和寻找目标物体（例如书包）的方法，使用卷积神经网络 (ConvNet) 进行深度学习，使用可视化技术来更好地理解训练网络。

    Nov, 2015

  • 成功的众包导航学习策略

    教授自主移动机器人在人群中成功导航是一项具有挑战性的任务，该论文采用神经网络来学习机器人在现场的特定策略，以考虑人类行为和对真实机器人的反应，同时针对各种情景学习相应策略，并对方法、实验结果进行了定量评估。

    Apr, 2024

  • 自主导航深度学习应用和方法的最新进展 —— 一份综述

    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

  • 复杂动态环境下的多模态传感器融合概率端到端车辆导航

    本文提出了一种利用深度学习的基于模仿学习的概率驾驶模型，可以综合利用摄像机，激光雷达和雷达的信息来应对各种环境条件和动态障碍物，具有优异的泛化性能。

    May, 2020

  • 将最优控制与学习相结合，用于新颖环境的视觉导航

    通过将模型驱动控制与基于学习的感知相结合，本研究提出了一种适用于未知场景下机器人导航的方法，实验结果表明，相比于几何映射和终端学习方法，该方法在处理复杂环境下的目标到达更加可靠和高效。本方法不依赖于对环境的详细、明确的 3D 地图，适用于低帧率，且具有良好的仿真到真实世界的泛化性能。

    Mar, 2019

  • Intention-Net: 集成规划和深度学习的目标导向自主导航

    该论文介绍了一种基于分层方法的导航系统，该系统采用无模型深度学习和基于模型的路径规划来帮助机器人在新环境下到达目标地点，通过预训练的意图网络来进行本地导航和与路径规划器的融合，实现在新环境和目标中的有效泛化。

    Oct, 2017

  • 深度无人机赛车：学习在动态环境中敏捷飞行

    利用卷积神经网络直接映射原始图像到航点和所需速度的强鲁棒性生成，使用路径规划和控制系统生成短的、最小时间轨迹段，测试表明该方法能够在动态环境中准确和稳健地实现无人机的自主飞行，不需要昂贵的硬件和昂贵的图像处理，且比专业的人类驾驶员更加高效。

    Jun, 2018