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摘要 - 通过具有里程碑意义的行动来促进人类导航，从而利用了我们识别环境中显着特征的能力。因此，人类的导航说明可能非常简洁，例如简短的口头描述，表明记忆要求很小，并且不依赖复杂且过于准确的导航工具。相反，当前的自主导航方案依赖于准确的定位设备和算法以及从环境收集的大量感官数据。受到这种人类能力的启发，并由相关的技术差距激发，在这项工作中，我们提出了一种层次结构的端到端元学习方案，该方案使移动机器人在仅在以前未知的环境中导航，仅介绍了一组地标的几个示例图像以及相应的高级导航动作。这极大地简化了寻路过程，并可以轻松地采用新环境。对于几个射门检测，我们通过分配嵌入实现了基于度量的几杆学习技术。WayPoint检测触发多任务低级机动控制器模块，以执行相应的高级导航操作。我们使用小规模的自动驾驶汽车在几个以前看不见的环境中的新型室内导航任务上展示了该方案的有效性。
arxiv：2409.14633v1 [cs.ro] 23 Sep 2024
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