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針對在具有動態(tài)因素且視覺豐富環(huán)境中的導航問題，受路標機制空間記憶方式啟發(fā)，提出一種可同步學習目標導向行為和記憶空間結(jié)構(gòu)的視覺導航方法。首先，為直接從原始輸入中學習控制策略，以深度強化學習為基本導航框架，同時添加碰撞預測作為模型輔助仼務;然后，在智能體學刁導航過程中，利用時間相關性網(wǎng)絡祛除冗余觀測及尋找導航節(jié)點，實現(xiàn)通過情景記憶遞増描述環(huán)境結(jié)構(gòu);最后，將空間拓撲地圖作為路徑規(guī)劃模塊集成到模型中，并結(jié)合動作網(wǎng)絡用于獲取更加通用的導航方法。實驗在3D仿真環(huán)境 Dmlab中進行，實驗結(jié)果表明，本文方法可從視覺輸入中學習目標導向行為，在所有測試環(huán)境中均展現(xiàn)出更高效的學習方法和導航策略，同時減少構(gòu)建地圖所需數(shù)據(jù)量;而在包含動態(tài)堵塞的環(huán)境中，該模型可使用拓撲地圖動態(tài)規(guī)劃路徑，從而引導繞路行為完成導航任務，展現(xiàn)出良好的環(huán)境適應性。
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