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インサイト - 로봇 네비게이션
메모리 강화 심층 강화 학습을 통한 혼잡한 환경에서의 고급 사회적 인식 로봇 네비게이션
메모리 기반 심층 강화 학습 프레임워크를 활용하여 로봇이 복잡한 군중 환경에서 안전하고 효율적으로 네비게이션할 수 있도록 한다.
정보 선별 및 분석을 위한 무작위 알고리즘을 이용한 확장 가능한 네트워크 기반 특징 선택
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.
혼잡한 네비게이션을 위한 혼합 전략 내시 평형
로봇의 혼잡한 환경에서 안전하고 효율적인 네비게이션을 위한 혼합 전략 내시 평형 모델의 중요성
