In this respect, ViKiNG is also related to prior work on learning-based navigation, which is often formulated in terms of the “PointGoal” problem [1]}. Many such works rely on simulation and reinforcement learning, utilizing millions (or billions) of online trials to train a policy [2]}, [3]}. In contrast, our method learns entirely from previously collected offline data, extrapolates to significantly longer paths than it is trained on, and does not require any simulation or online RL.

В этом отношении ViKiNG также связан с предыдущей работой по обучению на основе навигации, которая часто формулируется в терминах проблемы "PointGoal" [1]. Многие такие работы полагаются на симуляцию и обучение с подкреплением, используя миллионы (или миллиарды) онлайн-попыток для обучения политики [2], [3]. В отличие от этого, наш метод учится полностью на основе ранее собранных оффлайн-данных, экстраполирует гораздо более длинные пути, чем на которых обучен, и не требует никакой симуляции или онлайн-обучения с подкреплением.