欧洲项目的研究员教机器人采用书面文字来学习如何执行任务。如果曾经你想知道如何打领结或做草莓代基里酒,最后你可能会借助像WikiHow这样的网站来学习操作步骤。出人意料的是,一些机器人现在可以做同样的事情。
德国PR2机器人正学着通过仔细阅读WikiHow的书面指示来做煎饼和比萨饼。这是RoboHow欧洲项目的一部分,此项目探索教机器人理解语言的方法,以更便于将指令传达给机器人,让机器人执行不熟悉的任务。不是为了通过编程让机器人执行精确的动作,相反,我们的目标是让人可以简简单单的告诉机器人去做什么。
教机器人如何把高层次的描述转化为具体行动,是一项重要而艰巨的任务。这对于人类来说很容易,因为我们对所遇到的各式各样的基本任务都可以理解。例如,我们不用教人如何去拧开番茄酱罐的盖子,或者,翻转煎饼要用刮刀或一些其他厨房用具。
因此,RoboHow项目背后的研究人员想教会机器人如何将高层次的指令转换成具体行动所需的一些基本知识。到目前为止,无论是在模拟当中还是真的机器人,它们都能够将WikiHow上的指令转换成有用的行为。
能够实现更多功能证明了机器人的有用性,机器人变得更加普遍,需要与人更紧密地合作。“如果在工厂你有一台机器人,你就会想跟它说“拿螺丝,放入螺母,拧紧螺母,”德国北部的不来梅大学人工智能研究所所长迈克尔比茨说道,“你想要机器人根据对象的语义描述来自动生成参数。”
在一组实验中,研究人员教PR2机器人进行简单的实验室的任务,如处理化学品。一旦机器人已经学会一种任务如何与一组特定的指令相关联,相关的知识就会被添加到Open Ease线上数据库,然后其他机器人都可以对此信息进行访问。并且这些指令都将会以类似于在语义网项目中所使用的机器可读语言进行编码。
研究人员使用其他技术来帮助机器人学习如何执行基本任务,包括观看执行这些任务的人的视频,当人戴着跟踪手套执行任务的时候,对虚拟现实数据进行研究。
即使是简单的操作对机器人来说都是一个挑战,虽然很多包括电子商务巨头亚马逊,正在推动开发更好的机器人抓取技术。自然语言处理也是非常具有挑战性的,但也取得了一定进展。
卡内基·梅隆大学机器人研究所教授悉达多·斯里尼瓦沙说,将语言与行动相连接是非常重要的,但也是非常困难的。“要想在这一领域取得成功,需要将自然语言进行紧密集成,通过感知加强理解,通过操作算法计划复杂的动作。”
(文/Tina译)
- 使用 ON Semiconductor 的 NCP1529 的参考设计
- 基于VL53L1X的STM32 Nucleo长距离测距传感器Nucleo组件
- LD29150PT50R 1.5A超低压降稳压器典型应用电路
- DC1869A,演示板采用 LT3667 降压加双路故障保护 LDO,6V = VIN =40V,Vout1 = 5V,Vout2/Vout3 = 3.3V/2.5V,200mA
- LGT8F328P-MINI
- J-Link OB_STM32F103 With CDC
- 使用 NXP Semiconductors 的 uA723 的参考设计
- LTC2156-12 演示板,12 位,210Msps,1.8V 双路 ADC,DDR LVDS 输出,5-140MHz
- TDA8596 I2C 总线控制的对称输入 4 ± 45 W 功率放大器的典型应用电路
- 使用 Analog Devices 的 LTC2411IMS 的参考设计