本研究提出了一种带有潜变量的主动因果结构学习方法，旨在帮助自主机器人在变化环境中学习绕行行为，显著提升了机器人应对新环境的能力，构建新的因果模型，提高决策和行动效率。

Active Causal Structure Learning with Latent Variables: Towards Learning Detour Strategies in Autonomous Robots
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