BriefGPT - AI 论文速递
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在非结构化环境中学习表示周边环境，预测动作并采取明智的行动
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个新的学习框架，使得机器人能够通过自然语言指令成功遵循路线。算法利用空间和语义信息学习环境的度量和属性分布，并将指令解释为预期行为分布。通过推理地图和状态分布，使用新型规划器求解策略，框架在可声控轮椅上得到评估。结果表明，算法能够成功地遵循新颖环境中的自然语言路线指令。
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关键要点
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提出了一个新的学习框架，使机器人能够遵循自然语言路线指令。
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算法利用空间和语义信息学习环境的度量和属性分布。
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自然语言指令被解释为预期行为的分布。
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通过推理地图和状态分布，使用新型规划器求解策略。
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框架在可声控轮椅上进行评估。
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结果表明算法能够成功遵循新颖环境中的自然语言路线指令。
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