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本文提出了一个社会导航的社会动态适应模型（SDA），该模型涉及机器人在以人为中心的环境中导航的能力，同时保持安全的距离并遵守这种规范。关键挑战是处理人类的传统，从机器人的角度和复杂来计算，它们可以部分观察到。提出的SDA模型使用了两个阶段的增强学习框架 - 工作：第一阶段涉及学习编码人类轨迹，第二阶段侵入了机器人的国家行动历史中的社会动态。这种方法已在栖息地3.0平台上进行了测试，在查找和关注Humans方面取得了最新的性能。此工作的扩展版本可在以下网址获得：https：//arxiv.org/abs/2404.11327。
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