机构名称：
¥ 3.0
图1.1：票价-DEC在现场机器人上运行。从上到下是机器人观测，整个场景和相应的异常得分。从左到右是从实际导航方案中提取的五个时间步骤，以说明我们的票价方法的工作方式。我们的机器人首先跟踪路径并避免在正常操作中人类。不幸的是，在避开人类之后，它变成了一个角落，由于走廊太窄而被墙壁堵住。我们的方法成功地将这种情况检测为潜在的导航故障，并执行以异常本地化信息为指导的知情恢复策略，并自动返回正常操作。
学习视觉导航控制中的故障弹性
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