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学习人类感知路径规划的社交成本函数
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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
本研究提出了一种新方法，通过学习生成机器人控制来实现社交机器人导航。该方法在导航度量指标方面取得了显著改进，同时产生更平滑和具预测性的轨迹。验证了该方法的优越性，并表明融入人类的意识可以导致更好的导航效果。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，通过学习生成机器人控制实现社交机器人导航。
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该方法在社交导航度量指标上取得显著改进，包括成功率、导航时间和轨迹长度。
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生成的轨迹更平滑，具有较小的加速度和角度偏差，且更具预测性。
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通过与基准模型的比较，验证了该方法的优越性。
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引入人类认知概念到社交机器人导航框架中，表明融入人类意识可以改善导航效果。
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