探索与学习结构：导航代理中的主动推断方法

灵感来源于动物的导航策略，我们提出一种新型用于导航和映射的计算模型，根植于生物学启发的原则。动物通过高效利用记忆、想象和战略决策，在复杂且混淆的环境中展现出惊人的导航能力。基于这些见解，我们将传统认知映射方法与主动推断框架（AIF）集成，以几步学习环境结构。通过引入用于长期记忆的拓扑映射和用于导航规划和结构学习的 AIF，我们的模型能够动态把握环境结构，并在探索期间通过预测信念扩展其内部地图。与克隆结构图（CSCG）模型的比较实验突显了我们模型在单个剧集中以最小导航重叠快速学习环境结构的能力。这是在没有环境维度或观察类型先验知识的情况下实现的，展示了其在导航模糊环境中的鲁棒性和有效性。