
메모리 기반 심층 강화 학습 프레임워크를 활용하여 로봇이 복잡한 군중 환경에서 안전하고 효율적으로 네비게이션할 수 있도록 한다.


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메모리 강화 심층 강화 학습을 통한 혼잡한 환경에서의 고급 사회적 인식 로봇 네비게이션



로봇 팀이 알 수 없는 환경을 탐색하는 동안 로봇 간 상대 위치 측정을 활용하여 가장 정보적인 시각 특징을 선택하는 무작위 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 로봇 위치 추정의 정확성과 효율성을 향상시킬 수 있다.



정보 선별 및 분석을 위한 무작위 알고리즘을 이용한 확장 가능한 네트워크 기반 특징 선택



로봇의 혼잡한 환경에서 안전하고 효율적인 네비게이션을 위한 혼합 전략 내시 평형 모델의 중요성



혼잡한 네비게이션을 위한 혼합 전략 내시 평형
