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击败三星,CMU及Facebook AI展示全新机器人导航系统

日前,卡耐基梅隆大学(CMU)就其在机器人导航领域的最新研究进行了展示。在Facebook人工智能研究(FAIR)团队的帮助下,CMU的研究团队设计出一种语义导航系统SemExp,使机器人能够通过识别熟悉的物体来进行导航。

SemExp刚刚在上月的国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)击败了来自三星中国研究院的一个团队,赢得了Habitat ObjectNav挑战赛的第一名,这也是CMU团队连续第二年在年度挑战中获得第一名。

如果机器人知道A点是客厅沙发,B点是冰箱,那么即使是处在一个陌生环境中,它从A点移动到B点的效率也会更高。在这种思维推动下,SemExp利用机器学习训练机器人系统去识别物体,而最终达到的效果要远高出预期。在CMU给出的示例中,机器人能够区分出茶几和厨房桌子,从而推断出它位于哪个房间。

CMU机器学习专业的博士生Devendra S. Chaplot在一次发布会上说:“传统的机器人导航系统通过内置地图来探索空间,地图上通常会将障碍物体标出来。机器人最终会到达它需要去的地方,但这种前进路线可能是饶了远路的,而SemExp使机器人可以战略性地‘思考’如何搜索某些东西,这种导航规划让机器人能够尽可能快地到达它的目的地。”

CMU表示,这并不是他们第一次尝试将语义导航技术应用到机器人上,但是在之前的努力中,机器人只能靠记住物体处于某个特定的区域进行导航,而并非像现在一样,将物体同它目前可能处于的空间联系起来,从而更加灵活的进行导航。

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