Краткое содержание

arXiv:2511.05158v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Автономные микро-мобильные платформы сталкиваются с проблемами, обусловленными типичными условиями эксплуатации: большие внутренние помещения или городские зоны, потенциально многолюдные и динамичные. Хотя алгоритмы социального ориентирования значительно продвинулись вперед, оптимизация комфорта пользователей и общего пользовательского опыта по сравнению с традиционными метриками робототехники (например, временем или пройденным расстоянием) изучена недостаточно. В частности, эти показатели критически важны для коммерческих приложений. В данной статье мы показываем, каким образом обучение методом подражания позволяет получить более плавное и общее лучшее управление по сравнению с ранее используемыми контроллерами ручной настройки. Мы демонстрируем, как автономная инвалидная коляска DAAV достигает современного уровня комфорта в режиме следования за оператором, когда она сопровождает людей с ограниченной подвижностью (PRM). Данная статья исследует различные архитектуры нейронных сетей для управления от входных сигналов до конечного результата и демонстрирует возможность их практического применения в реальных условиях производства.