創(chuàng)澤機器人 |
CHUANGZE ROBOT |
隨著自然語言處理技術(shù)的發(fā)展以及客戶需求的提高,當機器人進入以人為主的環(huán)境時,必須學會理解人類語言,完成指定任務。相較于傳統(tǒng)只對場景做出反應的機器人操作方法,結(jié)合語義輸入,讓機器人理解人類語言,根據(jù)場景和自然語言指令完成相應任務,能為人機協(xié)作帶來更大的便利性。然而,目前該方法具有如下限制:
(1)依賴手工編碼任務符號來實現(xiàn)語義表達,限制了語義層面的泛化性。
(2)從指令中推斷動作序列時,需要密集的子目標監(jiān)督。
(3)缺乏更深層次的以目標為中心的推理方法,在解釋復雜指令時不連貫。
針對上述問題,該文章提出了一種可感知視覺場景,同時處理語言輸入的端到端可訓練的模型。該模型使用視覺輸入得到當前場景中物體在初始狀態(tài)下的位置關系,以語義文字推理目標狀態(tài)下對應的位置關系,實現(xiàn)由自然語言引導機器人進行技能操作。 相關成果以“Learning Neuro-symbolic Programs for Language Guided Robot Manipulation”為題發(fā)表于International Conference on Robotic and Automation (ICRA)會議中。
該文章提出了一種新型神經(jīng)符號模型,使用自然語言推理目標場景,實現(xiàn)在給定初始場景和目標場景的情況下即可學習執(zhí)行復雜的操作任務,并展示了如何在不需要任何中間監(jiān)督的情況下,僅使用初始與目標兩個場景作為監(jiān)督來獲取機器人操作動作的密集表示。 實驗表明,該文章的方法可通過端到端的訓練而不需進行任何子目標監(jiān)督,即可展現(xiàn)出強大的指令理解能力,并對新場景和指令展現(xiàn)出強大的泛化能力,為將來基于自然語言的人機協(xié)作,機器人的語義指令集的拓展提供了新的參考思路。
1、模型結(jié)構(gòu)設計
該端到端模型的結(jié)構(gòu)如圖1所示,由視覺提取器、語言解釋器、視覺解釋器、動作模擬器組成。輸入初始場景和基于自然語言的任務指令,模型輸出完成該指令所需的動作參數(shù),以及預測完成任務后的最終場景。
視覺提取器相當于一個目標檢測模型,用于識別初始場景下的物體信息。以圖11為例,輸入桌面初始狀態(tài)的圖像,視覺提取器輸出各個物體的外接框、顏色信息及物體名稱,并由外接框在桌面上的相對位置推斷物體的位置信息。
語言解釋器用于處理自然語言指令推理任務中隱含的操作動作。例如圖中“移動綠色骰子后面的紅色骰子至紅色方塊的右邊”這句指令,語言解釋器經(jīng)過推理會得到完成該任務需要進行“移動”動作,移動的物體是“位于綠色骰子后面的紅色骰子”,目標是“紅色方塊右邊”,并可屏蔽“綠色方塊”和“藍色骰子”這些與完成任務無關的信息。推理完畢后,以專用指令集組合出推理結(jié)果。
專用指令集的結(jié)構(gòu)如圖2所示,分為“關鍵詞”和“操作詞”,前者用于描述物體信息,后者用于表示操作信息。
視覺解釋器結(jié)合前二者輸出的場景信息和任務指令集,輸出完成該任務所需的參數(shù)化表示,交由任務模擬器生成機器人所能執(zhí)行的動作參數(shù),并預測完成任務后的場景情況。
以預測場景和數(shù)據(jù)集中提前設定好的目標場景做差,設置損失函數(shù),即可實現(xiàn)端到端的訓練過程。
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