美国卡内基梅隆大学和Facebook人工智能研究院开发新型机器人导引系统

美国卡内基梅隆大学(CMU)和Facebook人工智能研究院(FAIR)组成的科研团队巧妙利用常识开发出“语义”导引系统。这种导引系统名叫SemExp，即目标导向的语义探索。该系统使用机器学习训练机器人识别物体，并知晓在家里的何处可能发现这些物体。

研究人员表示，SemExp会将常识告诉机器人：如果目标是冰箱，最好去厨房。相比之下，经典的机器人导引系统通过构建显示障碍物的地图来探索空间。机器人最终到达了目的地，但路线可能是迂回的。此前也有使用机器学习来训练语义导引系统的尝试，但收效甚微。这些方法倾向于记住对象及其在特定环境中的位置，但事实上，环境复杂而且系统通常难以将学到的知识推广到不同的环境。

研究团队通过将SemExp开发为模块化系统解决了这个问题。事实证明，这种模块化方法在几个方面都是有效的。首先，学习过程可以专注于对象与房间布局之间的关系，而不是学习路线规划；其次，语义推理确定最有效的搜索策略；最后，经典的导引规划使机器人尽快到达目的地。

语义导引最终将使人类与机器人之间的交互变得更加容易，人类能够简单地告诉机器人从特定位置取回一件物品，或者给出“转到左侧第二扇门”这样明确的方向指令。

美国陆军、情报高级研究计划局(IARPA)、海军研究办公室和国防高级研究计划局(DARPA)资助了此项研究。