日前，卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）就其在機(jī)器人導(dǎo)航領(lǐng)域的最新研究進(jìn)行了展示。在Facebook人工智能研究（FAIR）團(tuán)隊(duì)的幫助下，CMU的研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)出一種語(yǔ)義導(dǎo)航系統(tǒng)SemExp，使機(jī)器人能夠通過識(shí)別熟悉的物體來(lái)進(jìn)行導(dǎo)航。
SemExp剛剛在上月的國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別會(huì)議（CVPR）擊敗了來(lái)自三星中國(guó)研究院的一個(gè)團(tuán)隊(duì)，贏得了Habitat ObjectNav挑戰(zhàn)賽的第一名，這也是CMU團(tuán)隊(duì)連續(xù)第二年在年度挑戰(zhàn)中獲得第一名。
如果機(jī)器人知道A點(diǎn)是客廳沙發(fā)，B點(diǎn)是冰箱，那么即使是處在一個(gè)陌生環(huán)境中，它從A點(diǎn)移動(dòng)到B點(diǎn)的效率也會(huì)更高。在這種思維推動(dòng)下，SemExp利用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人系統(tǒng)去識(shí)別物體，而最終達(dá)到的效果要遠(yuǎn)高出預(yù)期。在CMU給出的示例中，機(jī)器人能夠區(qū)分出茶幾和廚房桌子，從而推斷出它位于哪個(gè)房間。
CMU機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)的博士生Devendra S． Chaplot在一次發(fā)布會(huì)上說(shuō)：“傳統(tǒng)的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)通過內(nèi)置地圖來(lái)探索空間，地圖上通常會(huì)將障礙物體標(biāo)出來(lái)。機(jī)器人最終會(huì)到達(dá)它需要去的地方，但這種前進(jìn)路線可能是饒了遠(yuǎn)路的，而SemExp使機(jī)器人可以戰(zhàn)略性地‘思考’如何搜索某些東西，這種導(dǎo)航規(guī)劃讓機(jī)器人能夠盡可能快地到達(dá)它的目的地。”
CMU表示，這并不是他們第一次嘗試將語(yǔ)義導(dǎo)航技術(shù)應(yīng)用到機(jī)器人上，但是在之前的努力中，機(jī)器人只能靠記住物體處于某個(gè)特定的區(qū)域進(jìn)行導(dǎo)航，而并非像現(xiàn)在一樣，將物體同它目前可能處于的空間聯(lián)系起來(lái)，從而更加靈活的進(jìn)行導(dǎo)航。
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