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洞察 - 로봇 내비게이션
사회적 인식을 갖춘 비전-언어 모델 기반 로봇 내비게이션
비전-언어 모델을 활용하여 실시간으로 사회적으로 적절한 로봇 행동을 생성하는 새로운 접근법을 제안한다.
동적 환경에서 학습된 환각을 통한 민첩한 내비게이션 학습
Dyna-LfLH는 과거 성공적인 내비게이션 경험을 바탕으로 동적 장애물 환경을 안전하고 효율적으로 합성하여, 이를 통해 민첩한 내비게이션 계획기를 학습할 수 있는 자기 지도 학습 방법이다.
사람들이 붐비는 복도에서 안전하고 효율적으로 고속 주행하는 사회적으로 수용 가능한 지상 로봇 내비게이션
로봇이 사회적 규범을 준수하면서도 효율적으로 복도를 주행할 수 있도록 하는 새로운 플래너를 제안합니다.
NeuPAN: Direct Point Robot Navigation with End-to-End Model-based Learning
로봇 내비게이션을 위한 NeuPAN은 실시간, 높은 정확성, 맵 없이, 환경에 무관한 솔루션을 제공합니다.
