本文提出一种基于循环图神经网络和注意力机制的新型 RL 方法，通过捕捉时空中多种交互类型来预测人类行为意图，并将该预测应用于无模型 RL 框架中以避免机器人干扰其他个体，从而在人群中实现机器人的安全、高效导航。

Mar, 2022

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

本文提出了一种基于离线多智能体强化学习（MARL）的多机器人社交感知和高效协同规划方法，使用时间 - 空间图（TSG）进行社交编码，引入 K 步先见奖励设置，并改进了传统的集中式批判者网络，从而在多群组实验中验证了该方法的有效性。

Nov, 2022

本文提出了一种基于深度强化学习的多子目标机器人导航方法，采用图神经网络对所有机器人和人类的历史信息进行编码与交互，以提高机器人的预测未来场景的能力，并引入选择模块来减少不可靠位置点的出现，实验结果表明该方法在拥挤的人类环境中能够更好地满足任务需求和避免碰撞。

May, 2022

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

本文提出一种注意力机制的深度强化学习模型，能够更好地模拟拥挤场景下的人机交互问题，包括人与人的交互作用，实验结果表明该模型优于现有方法。

Sep, 2018

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

通过系统的关系推理方法和轨迹预测，我们提出了一种适用于多智能体系统的社交机器人导航研究，通过该方法，在密集、互动场景中，在安全性、效率性和社交遵循性方面显著优于最强基准线。

Jan, 2024

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