Die Verwendung von Curriculum Learning hat positive Auswirkungen auf die Effizienz von RL-Modellen in der Roboternavigation. Durch die schrittweise Erhöhung der Schwierigkeit und Diversität der Trainingsumgebungen können die Modelle besser auf verschiedene Szenarien vorbereitet werden. Curriculum Learning ermöglicht es den Modellen, sich schrittweise an komplexere Situationen anzupassen und ihre Fähigkeiten zu verbessern. Dies führt zu einer besseren Generalisierungsfähigkeit der Modelle und einer insgesamt effizienteren Navigation in sozialen Umgebungen. Indem die Modelle in verschiedenen Phasen trainiert werden, können sie ein breiteres Spektrum an Verhaltensweisen erlernen und sich besser auf die Vielfalt der realen Welt vorbereiten.