Navformer

Navformer：用于机器人目标的变压器体系结构 -

摘要 - 在未知的混乱和动态环境（例如灾难场景）中，移动机器人需要执行目标驱动导航才能找到感兴趣的人或对象，其中提供的有关这些目标的唯一信息是单个目标的图像。在本文中，我们介绍了Navformer，这是一种新颖的端到端变压器体系结构，为在未知和动态环境中为机器人目标驱动导航而开发。Navformer利用两者的优势1）变压器进行顺序数据处理和2）自我监督学习（SSL），以进行视觉表示，以推理空间布局并在动态设置中执行避免碰撞。该体系结构唯一地结合了由静态编码器组成的双视觉编码器，用于提取空间推理的不变环境特征，以及用于避免动态障碍物的一般编码器。主要的机器人导航任务分解为两个子任务以进行训练：单个机器人勘探和多机器人碰撞避免。我们执行交叉任务培训，以使学习技能转移到复杂的主要导航任务中。模拟实验表明，Navformer可以在不同的未知环境中有效浏览移动机器人，从而优于现有的最新方法。进行了全面的消融研究，以评估Navformer的主要设计选择的影响。此外，现实世界实验验证了Navformer的普遍性。索引术语 - 动态和未知环境，图像引导搜索，目标驱动机器人导航。