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

通过结合感知、规划和预测，本研究提出了一种基于深度强化学习的多智能体社会感知导航策略方法，使用基于图的实体交互表示，并利用图神经网络和注意机制进行建模。实验证明，该方法在多个异构人群的复杂环境中能比社交导航深度强化学习单智能体技术更快地学习，并实现了高效的多智能体隐式协调。

Jan, 2024

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

本文提出了一种基于图卷积网络的互动感知约束优化方法，通过同时训练运动预测和控制模块并共享一个包含社交上下文的潜在表示来鼓励安全驾驶和预测运动。实验结果表明，这种方法在 CARLA 城市驾驶模拟器上具有比基线更好的导航策略和运动预测性能。

Jun, 2022

在这项工作中，我们展示了在模拟环境中模仿最短路径规划者能够产生使得智能体可以根据语言指令熟练地导航、探索和操作对象的代理，仅使用 RGB 传感器（无深度图或 GPS 坐标）。这一令人惊讶的结果得益于我们的端到端、基于 transformer 的 SPOC 架构、强大的视觉编码器以及大规模且多样化的训练数据：在大约 200,000 个程序生成的房屋中收集了数百万帧最短路径专家轨迹，涵盖了 40,000 个独特的 3D 资源。我们的模型、数据、训练代码和新提出的十项任务基准套件 CHORES 将全部开源。

Dec, 2023

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

本文提出了一种模型，通过模拟人 - 人和人 - 机之间的交互，在考虑空间定位的前提下预测机器人在人群中的未来轨迹，对比实验表明该模型对于长时间段内的轨迹预测表现优于现有技术。

May, 2017

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

该论文介绍了一种针对目标导航任务的框架，其中机器人需要从随机起始位置找到并移动到最近的目标对象类的实例。该框架利用机器人轨迹的历史记录来学习空间关系图和基于图卷积网络的嵌入，以便估计不同语义标签区域的接近度以及这些区域中不同的对象类别的出现。在评估期间，机器人使用贝叶斯推断和空间关系图来估计可见区域，并使用已学习的图卷积网络嵌入来排名可见区域并选择下一个探索区域。

Aug, 2022