【摘 要】
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对于处在密集空间中的机器人而言,有效且符合社会要求的机动性是一项必不可少但具有挑战性的任务。最近的工作表明,随着智能体数量增长,机器人的协作能力会随之下降。针对机
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对于处在密集空间中的机器人而言,有效且符合社会要求的机动性是一项必不可少但具有挑战性的任务。最近的工作表明,随着智能体数量增长,机器人的协作能力会随之下降。针对机器人在人群中的避障导航问题,提出了具有自我注意力机制的多智能避障算法,该算法可以通过了解附近智能体的相对重要性来进行信息取舍。通过与LSTM_RL避障算法对比实验表明,该方法在智能体的奖励和机器人到达目标的时间都优于LSTM_RL算法,可以预测人类的动态让机器人高效地在人群中导航。
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