强化学习和SLAM是怎么结合的？

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点击上方“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 快速获得最新干货 以下内容来自3D视觉之心 写在前面 移动机器人的出现，特别是在汽车行业，开启了一个充满希望的时代，它极大地丰富了用户体验，并擅长应对复杂的导航挑战。实现这些进步需要集中技术力量和成功执行众多复杂任务，特别是在同时定位与地图构建（SLAM）这一关键领域。深度学习、强化学习等多种人工智能（AI）方法为应对SLAM中的挑战提供了可行的解决方案。本研究特别探讨了强化学习在SLAM背景下的应用。通过使智能体（即机器人）能够与其环境进行迭代交互并从环境中获取反馈，强化学习促进了导航和地图构建技能的获取，从而增强了机器人的决策能力。这种方法具有诸多优势，包括提高导航能力、增强韧性、减少对传感器精度的依赖以及优化决策过程。本研究概述了强化学 ………………………………