資料介紹
針對在具有動態因素且視覺豐富環境中的導航問題,受路標機制空間記憶方式啟發,提出一種可同步學習目標導向行為和記憶空間結構的視覺導航方法。首先,為直接從原始輸入中學習控制策略,以深度強化學習為基本導航框架,同時添加碰撞預測作為模型輔助仼務;然后,在智能體學刁導航過程中,利用時間相關性網絡祛除冗余觀測及尋找導航節點,實現通過情景記憶遞増描述環境結構;最后,將空間拓撲地圖作為路徑規劃模塊集成到模型中,并結合動作網絡用于獲取更加通用的導航方法。實驗在3D仿真環境 Dmlab中進行,實驗結果表明,本文方法可從視覺輸入中學習目標導向行為,在所有測試環境中均展現出更高效的學習方法和導航策略,同時減少構建地圖所需數據量;而在包含動態堵塞的環境中,該模型可使用拓撲地圖動態規劃路徑,從而引導繞路行為完成導航任務,展現出良好的環境適應性。
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