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人类能够通过使用各种传感器和学习的行为在复杂的环境中导航,从而使他们能够做出复杂,聪明的决策。为了解决机器人在模拟人类决策时可能在复杂环境中可能面临的潜在问题,我们提出了智能控制架构,以允许自主代理在没有大量人类干预的情况下进行操作。使用深度学习(DL)作为工具有助于从传感器数据中生成映射以控制输入,从而可以在复杂环境中为代理提供自主映射和导航。许多类似的平台使用宽传感器套件在操作过程中收集大量各种数据示例,我们将使用多模式深网络将其利用,以将传感器输入映射到控制输出。
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