機器人已經被廣泛應用於外帶、快遞、機場引導、建築工程檢查等多個領域。然而，其中一個困難是在人群中間移動
目前機器人主要依賴攝影機和其它感測器觀察周圍環境，但這種方案並不穩定，而且周圍人群會動態調整方向，因此機器人很難在人群場景下應用。
在最新的論文中，理學碩士周成民提出了一種強化學習演算法（RL），用於引導機器人在人群中移動
這是一種無模型強化學習演算法，它使機器人能夠從歷史經驗中學習，經過訓練或學習，機器人即使在充滿挑戰的情況下也能穿行。
IT之家註：這種方式也存在諸多挑戰，例如學習效果慢，無法高效分析感測器訊息，導致無法有效應對複雜人群場景等。
以上是機器人在人群中穿梭的新演算法問世的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
