迎宾机器人场景重建的新任务:主动映射 主动定位

传统SLAM

机器人由人类控制，或使用预定义的航点，或基于给定的路径规划算法进行导航

主动SLAM

机器人可以自主行动，以实现更好的场景重建和定位

主动映射：机器人自主选择下一步视点，以获得更好的观察，进行环境探索

主动定位：机器人自主规划路径，旨在解决模糊位置定位，而不仅仅是导航

主动映射

主动映射任务，即下一个佳视图（Nest Best View）任务，旨在找到更好的观测视点或更有效的观测策略

视图的评估标准：信息增益、机器人运动成本和场景重建的质量

主动定位

主动定位涉及在参考图中规划后续运动路径，以尽量地减轻机器人空间方向的模糊性

传统的定位算法与动作选择无关

ANL（Active neural localization）通过端到端强化学习（包括感知模块和策略模块）大化移动 后的“后验概率”（可理解为位置的置信度），从而小化定位所需的步骤数量