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RCRA：按行人反应性调节残差自适应的导航框架
Learning When to Adapt: Reactivity-Conditioned Residual Adaptation under Human-Robot Distribution Shift
AI 导读 · 根据来源整理
作者提出 RCRA 在线自适应框架，依据估计的行人反应性调节冻结保守导航策略周围的残差。基于 Transformer 的反应性估计器在仿真中比假设行人目标已知的贝叶斯基线场景平均准确率提升 12.62 个百分点。在每场景成功率均超过 90% 的基线中，RCRA 相对保守骨干网络将场景平均路径长度缩短 16.7%，相对随机训练基线缩短 7.3%，平均成功率比反应性训练策略高 14.88 个百分点。
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