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新的LEAP方法实现了自主导航的涌现主动感知

研究人员开发了LEAP（学习涌现的主动感知）方法，这是一种新颖的方法，使自主代理能够在没有特定任务奖励的情况下学习主动感知。该方法使代理能够战略性地选择视角以减少环境不确定性，特别适用于在危险地形中发现隐藏目标等任务。LEAP将深度图像整合到以自我为中心的信念图中，从而实现了涌现的注视控制，并在导航任务中达到了92.7%的成功率，显著优于脚本式和被动感知方法。