CrowdNav: [ICRA19] 基于注意力的深度强化学习在人群感知机器人导航中的应用

简介：
CrowdNav是一项基于ICRA 19的研究成果，它利用注意力机制和深度强化学习技术解决机器人在拥挤环境中自主导航的问题。通过模拟大量行人数据训练模型，使得机器人能够有效避免障碍物，并预测行人的行为路径，确保了复杂环境下的高效安全通行能力。 人群导航存储库包含了我们2019年ICRA论文的代码。更多细节请参阅相关论文。 对于在拥挤环境中操作的机器人而言，实现高效且符合社会规范的机动性是至关重要的任务，但同时也是极具挑战性的课题。近期研究显示，深度强化学习技术能够帮助机器学习到与人协作的行为策略。然而，在人群规模增加的情况下，这些方法通常会因将问题简化为单一的人机交互而使合作效果减弱。 在本项工作中，我们旨在超越一阶的人机互动模型，并更精确地模拟人群—机器人互动（CRI）。为此，我们提出了以下建议：一是重新审视利用自注意力机制的成对互作；二是构建深度强化学习框架以同时处理人机和人际交互。我们的模型能够捕捉密集人群中发生的人与人间的相互作用，这间接影响了机器人的预期表现能力。 此外，我们还提出了一种共享关注点的方法，该方法能识别周围人在未来状态中的集体重要性。一系列实验表明，通过这样的设计思路，我们的模型不仅具备预测人类动态的能力，并且在时间效率上也表现出色。