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La tecnología de navegación permite a los robots interiores llegar a sus destinos de forma segura. Generalmente, las variedades del entorno interior contribuyen a la dificultad de la navegación robótica y perjudican su rendimiento. Este artículo propone un algoritmo de navegación por transferencia y mejora su generalización mediante el uso del aprendizaje profundo por refuerzo y un módulo de autoatención. Para simular el entorno interior sin amueblar, construimos el entorno de navegación interior virtual (VIN) para comparar nuestro modelo y sus competidores. En el entorno VIN, nuestro método supera a otros algoritmos al adaptarse a un entorno interior no visto. El código del modelo propuesto y del entorno de navegación interior virtual serán publicados.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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