mobile robot navigation | BriefGPT

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利用贝叶斯强化学习辅助导航以避免盲点中的人群
本研究介绍了一种新的算法 BNBRL+，基于部分可观测的马尔科夫决策过程框架评估不可见区域的风险，并在不确定性下制定移动策略，通过将信念算法与贝叶斯神经网络相结合，根据人类的定位数据以概率推断信念，进一步整合机器人、人类和推断信念之间的动力
PDF4 months ago
Arena-Web -- 自主导航方法的基于 Web 的开发和基准测试平台
本文介绍了 Arena-Web，一个基于 web 的开发和评估套件，用于开发、训练和测试各种机器人平台和场景的 DRL 导航规划器。该界面旨在直观而富有吸引力，为非专业人员提供易于使用的技术，通过 Arena-Web，训练和开发深度强化学习
PDFa year ago
采用强化学习的路径生成与细化运动控制的机器人导航
本文提出了一种基于强化学习的路径生成（RL-PG）方法，以用于移动机器人导航，无需事先探索未知环境。该方法采用深度马尔可夫模型优化的 RL 算法生成多个预测路径点，通过运动微调模块 fine-tuning 机器人的运动以确保跟踪预测点时的安
PDF2 years ago
ReIL: 基于强化干预的模仿学习框架
本文提出了一种基于增强和干预的多任务学习框架 --ReIL，该框架旨在实现在无需过多监督和调整的情况下，在真实环境中训练代理。实验结果表明，相较于其他基于干预的方法，ReIL 使用任意奖励函数进行训练时无需使用额外启发式方法，能够在稀疏监督
PDF2 years ago
BADGR：一种基于自主无监督学习的导航系统
本研究提出了一种名为 BADGR 的基于端到端学习的移动机器人导航系统，该系统可以通过自我监督的离线数据在真实环境中进行训练，可以导航到具有几何干扰障碍物的真实城市和越野环境，可以纳入地形偏好，并继续自主地通过收集更多数据进行改进。
PDF4 years ago