กรอบการเรียนรู้ของเรามีความยืดหยุ่นเพียงพอ

ในขณะที่เราผลักดันการวิจัยนี้ไปสู่ระดับต่อไปเราจะเริ่มมุ่งเน้นไปที่พฤติกรรมที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งอาจต้องเรียนรู้จากคุณลักษณะการรับรู้ภาพมากกว่าเพียงอย่างเดียว” Wigness กล่าว “กรอบการเรียนรู้ของเรามีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะใช้ข้อมูลเบื้องต้นที่อาจมีเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับพื้นที่ที่อาจมองเห็นได้โดยฝ่ายตรงข้ามหรือพื้นที่ที่ทราบว่ามีการสื่อสารที่เชื่อถือได้

ข้อมูลเพิ่มเติมเหล่านี้อาจเกี่ยวข้องกับสถานการณ์ภารกิจบางอย่าง และการเรียนรู้เกี่ยวกับคุณลักษณะเหล่านี้จะเพิ่มความฉลาดของหุ่นยนต์เคลื่อนที่ นักวิจัยยังได้สำรวจพฤติกรรมการเรียนรู้ประเภทนี้ระหว่างแพลตฟอร์มโทรศัพท์มือถือที่แตกต่างกัน การประเมินของพวกเขาถึงวันที่ได้รับการดำเนินการกับหุ่นยนต์ Clearpath Husman ขนาดเล็กที่ไม่มีกำลังใจซึ่งมีมุมมองภาพที่ค่อนข้างต่ำต่อพื้น