基于端到端模仿学习的微型移动跟随
机器人学
2025-11-10 v1 机器学习
摘要
自主微型移动平台在典型部署环境中面临挑战：大型室内空间或可能拥挤且高度动态的城市区域。尽管社交导航算法取得了显著进展，但优化用户舒适度和整体用户体验方面的问题仍未得到充分研究。这些指标在商业应用中至关重要。本文展示了模仿学习如何提供更顺畅且整体更好的控制器，相较于以往使用的手动调整的控制器。在我们的实验中，DAAV的自主轮椅在跟随模式下实现了最佳舒适度，该跟随模式下它跟随帮助行动不便人群（PRM）的人类操作员。本文分析了不同的神经网络架构用于端到端控制，并展示了其在真实世界生产级部署中的可用性。
引用
@article{arxiv.2511.05158,
title = {Follow-Me in Micro-Mobility with End-to-End Imitation Learning},
author = {Sahar Salimpour and Iacopo Catalano and Tomi Westerlund and Mohsen Falahi and Jorge Peña Queralta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.05158},
year = {2025}
}