Rank-N-Contrast

新PRISM框架通过推断人类互动风格来增强机器人导航能力

研究人员开发了PRISM，一个旨在改善拥挤环境中社交机器人导航能力的新框架。PRISM通过被动观察人与人之间的互动来推断人类的互动特征，并使用经过Rank-N-Contrast损失训练的Transformer编码器将这些轨迹编码到潜在空间中。这种方法旨在考虑通常被仅基于几何的导航系统所忽略的互动倾向的个体差异。在模拟中，与现有方法相比，PRISM在降低碰撞率方面表现出色，并在导航时间和路径长度方面有所改进。