常識可幫助機器人導航

如果機器人知道A點是客廳沙發，而B點是冰箱，即使它不在一個陌生的地方，從A點到B點的機器人也會更有效率。這就是卡內基·梅隆大學和Facebook AI Research(FAIR)開發的“語義”導航系統背后的常識性想法。

這種名為SemExp的導航系統上個月在虛擬計算機視覺和模式識別會議上贏得了人居ObjectNav挑戰賽，該會議由來自三星研究中國的團隊組成。這是CMU團隊在年度挑戰賽中連續第二次獲得第一名。

SemExp(即目標導向的語義探索)使用機器學習訓練機器人識別物體(例如，知道廚房桌子和茶幾之間的區別)，并了解在家里的何處可能發現這些物體。博士學位的Devendra S. Chaplot說，這使系統可以戰略性地思考如何搜索事物。CMU機器學習系的學生。

Chaplot說：“常識說，如果您要買冰箱，最好去廚房。” 相比之下，經典的機器人導航系統通過構建顯示障礙物的地圖來探索空間。機器人最終到達了需要去的地方，但是路線可能是circuit回的。

以前使用機器學習來訓練語義導航系統的嘗試受到了阻礙，因為它們傾向于記住對象及其在特定環境中的位置。這些環境不僅復雜，而且系統通常難以將其學到的知識推廣到不同的環境。