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

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字节AI Lab在Habitat Challenge主动导航赛中夺冠,采用深度学习与经典路径规划结合的创新技术,解决了机器人在未知环境中的导航难题。通过模仿学习和强化学习优化策略,该方法展现出高效解决方案的潜力。

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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 
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