在人群环境中进行导航对于服务机器人来说是一项挑战，因为不仅要考虑导航的安全性，还必须考虑周围行人的舒适度。在周风余教授的指导下，云基智能机器人实验室导航组实现了基于深度强化学习的人群感知导航。

在人群感知导航技术中，提出了一种用于机器人决策的价值网络，利用时空推理来理解人群交互行为。基于人类速度信息和个人空间理论，设计机器人需躲避的危险区域，这使得机器人能够在导航过程中有效预测行人未来状态并与行人保持足够的社交距离。

实验结果表明，机器人可有效感知周围行人并理解其运动意图，在人群中实现安全可靠的社交导航。效果如下：