机器人已经被广泛应用于外卖、快递、机场引导、建筑工程检查等多个领域。然而，其中一个难点是在人群中间移动

目前机器人主要依赖摄像头和其它传感器观察周围环境，但这种方案并不稳定，而且周围人群会动态调整方向，因此机器人很难在人群场景下应用。

在最新的论文中，理学硕士周成民提出了一种强化学习算法（RL），用于引导机器人在人群中移动

这是一种无模型强化学习算法，它使机器人能够从历史经验中学习，经过训练或学习，机器人即使在充满挑战的情况下也能穿行。

IT之家注：这种方式也存在诸多挑战，例如学习效果慢，无法高效分析传感器信息，导致无法有效应对复杂人群场景等。