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IT之家 10 月 13 日消息，機器人已經(jīng)廣泛應用于外賣、快遞、機場引導、建筑工程檢查等多個領域，但存在的一個難點就是在人群中間移動。

目前機器人主要依賴攝像頭和其它傳感器觀察周圍環(huán)境，但這種方案并不穩(wěn)定，而且周圍人群會動態(tài)調整方向，因此機器人很難在人群場景下應用。

理學碩士 Chengmin Zhou 在最新論文中，提出了強化學習算法（RL）引導機器人在人群中移動。

這是一種無模型強化學習算法，它使機器人能夠從歷史經(jīng)驗中學習，經(jīng)過訓練或學習，機器人即使在充滿挑戰(zhàn)的情況下也能穿行。

IT之家注：這種方式也存在諸多挑戰(zhàn)，例如學習效果慢，無法高效分析傳感器信息，導致無法有效應對復雜人群場景等。