Att navigera genom ostrukturerade miljöer är en grundläggande förmåga hos intelligenta varelser och är därför av grundläggande intresse för studier och utveckling av artificiell intelligens. Långdistansnavigering är en komplex kognitiv uppgift som bygger på att utveckla en intern representation av rymden, jordad av igenkännliga landmärken och robust visuell bearbetning, som samtidigt kan stödja kontinuerlig självlokalisering ("Jag är här") och en representation av målet ("Jag är på väg dit"). Med utgångspunkt i ny forskning som tillämpar djupt förstärkande lärande för labyrint navigationsproblem, presenterar vi en end-to-end djupt förstärka lärande strategi som kan tillämpas på en stad skala. Med tanke på att framgångsrik navigering bygger på integrering av allmän politik med lokal kunskap föreslår vi en arkitektur med dubbla vägar som gör det möjligt att inkapsla lokala särdrag, samtidigt som den möjliggör överföring till flera städer. Ett viktigt bidrag av detta papper är en interaktiv navigeringsmiljö som använder Google Street View för sitt fotografiska innehåll och global täckning. Våra baslinjer visar att djupt förstärkande inlärningsagenter kan lära sig att navigera i flera städer och att korsa till mål destinationer som kan vara kilometer bort. Projektets webbsida http://streetlearn.cc innehåller en video som sammanfattar vår forskning och visar den utbildade agenten i olika stadsmiljöer och på överföringsuppgiften, formuläret för att begära StreetLearn dataset och länkar till ytterligare resurser. Miljökoden StreetLearn finns på https://github.com/deepmind/streetlearn.
Det har också varit nyligen arbete i användningen av street-view scener för att utbilda en agent att navigera i stadsmiljöer REF.
Learning to Navigate in Cities Without a Map
{'venue': 'Neural Information Processing Systems 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}