潜世界模型预测后果并强化机器人导航策略
原文标题：Predicting Consequences and Reinforcing Navigation Policies with Latent World Models
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论文提出兼容性预测潜在世界模型（LWM），用于机器人导航，预测动作条件下的潜在特征兼容性而非重建观测。模型利用跨轨迹采样的动作序列进行反事实训练，并在世界模型内通过强化学习改进策略，无需动作标注和环境交互。在多个真实导航数据集上优于先前方法。
- 问题
- 现有世界模型侧重重建观测，复杂且不利于机器人导航决策。
- 方法
- 预测动作条件下的潜在特征兼容性而非重建观测，用跨轨迹动作序列做反事实训练，并在世界模型内做强化学习。
- 结果
- 在多个真实导航数据集上预测精度、策略学习和实机导航均显著优于先前世界模型与模仿学习方法。
- 影响
- 无需动作标注和环境交互即可从视频学习导航策略，降低机器人数据采集成本。
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