面向自主移动机器人的实用因果框架：从仿真到真实人类环境

论文提出一种面向自主移动机器人的因果推理框架，目标是把仿真中学到的因果关系以尽量少的代价迁移到真实世界。方法保留高层因果结构不变，只用少量新观测更新因果模型参数，实验显示参数更新可实现快速的仿真到现实迁移。该框架能在移动机器人上机载高效运行，在复杂人机共享场景中导航成功率与安全性显著优于非因果基线。论文已被 IEEE Robotics and Automation Letters（RA-L）接收。