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OdorSpaces:基于物理的视觉-嗅觉具身导航仿真平台
arXiv cs.LG (Machine Learning) RSS Feed · Changyeon Lee, Kelin Yu, Zheng Wei, Shuna Ni, Ruohan Gao · Readzer 发布时间
摘要
研究人员推出了OdorSpaces,一个基于物理的仿真平台和基准,用于视觉-嗅觉具身导航,通过Fire Dynamics Simulator在Habitat-Sim中增强3D气味传输与扩散。该基准包含两个源定位场景:隐形气体泄漏定位和早期火灾定位。一个整合视觉和嗅觉观测的初始多模态强化学习策略优于多种基线,为未来研究提供了参考。
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