Abstract-För robotfordon att navigera säkert och effektivt i fotgängare-rika miljöer, är det viktigt att modellera subtila mänskliga beteenden och navigeringsregler (t.ex., passera till höger). Men även om det är instinktivt för människor, är det fortfarande svårt att kvantifiera den sociala navigeringen på grund av stokasticiteten i människors beteende. Befintliga verk är oftast fokuserade på att använda funktionsmatchning tekniker för att beskriva och imitera mänskliga vägar, men ofta inte generalisera väl eftersom funktionsvärdena kan variera från person till person, och även springa för att köra. I detta arbete konstateras att även om det är svårt att direkt specificera detaljerna i vad man ska göra (precisa mekanismer för mänsklig navigering), är det enkelt att specificera vad man inte ska göra (överträdelser av sociala normer). Genom att använda sig av ett fördjupat lärande utvecklar detta arbete en tidseffektiv navigeringspolitik som respekterar gemensamma sociala normer. Den föreslagna metoden visar sig möjliggöra en helt autonom navigering av ett robotfordon som rör sig med mänsklig gånghastighet i en miljö med många fotgängare.
Mer komplexa förbipasserande beteenden lärs i REF med hjälp av djup förstärkning lärande.
Socially aware motion planning with deep reinforcement learning
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}