目前机器人主要依赖摄像头和其它传感器观察周围环境，但这种方案并不稳定，而且周围人群会动态调整方向，因此机器人很难在人群场景下应用。
理学硕士 Chengmin Zhou 在最新论文中，提出了强化学习算法（RL）引导机器人在人群中移动。
这是一种无模型强化学习算法，它使机器人能够从历史经验中学习，经过训练或学习，机器人即使在充满挑战的情况下也能穿行。
IT之家注：这种方式也存在诸多挑战，例如学习效果慢，无法高效分析传感器信息，导致无法有效应对复杂人群场景等。
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