字节AI Lab利用模仿学习与传统方法相结合的核心技术夺得Habitat Challenge主动导航冠军

字节AI Lab最近在Habitat Challenge比赛中斩获了主动导航冠军，他们采用了一种创新的方法，将传统方法与模仿学习相结合，取得了优异的表现。这项技术结合了先进的深度学习方法和经典的路径规划方法，为机器人在未知环境中的导航问题提供了有效的解决方案。

在传统的机器人导航中，常用的方法是基于环境地图的路径规划。然而，这种方法在面对未知环境时存在一定的局限性。字节AI Lab的研究团队意识到，模仿学习可以帮助机器人从人类专家的示范中学习到导航的技能，以应对未知环境中的挑战。

他们的方法基于深度强化学习，利用了强化学习中的一个重要概念：策略梯度。首先，他们使用一组专家演示的数据，通过监督学习的方式预训练一个初始的导航模型。然后，他们将这个初始模型与传统的路径规划方法相结合，通过强化学习的方式进一步优化导航策略。

下面是示例代码，展示了他们的模型训练过程：

import habitat
import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn