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基于多模态的智能机器人自主学习规划系统

基于多模态的智能机器人自主学习规划系统

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作者：吕品鑫河北师范大学

学位级别：硕士

现在智能机器人技术的发展突飞猛进,无论在医疗还是工业或者农业等各个领域扮演着重要角色,但是智能机器人的发展也同样面临着许多问题,主要的问题集中于以下两点,那就是机器人学中最核心的两个方面:环境感知和任务规划。首先,智能机器... 详细信息

现在智能机器人技术的发展突飞猛进,无论在医疗还是工业或者农业等各个领域扮演着重要角色,但是智能机器人的发展也同样面临着许多问题,主要的问题集中于以下两点,那就是机器人学中最核心的两个方面:环境感知和任务规划。首先,智能机器人这一理念提出的初衷主要是为了让机器人来代替人类去进行劳动,甚至去做人类无法做到的事情。那么机器人想要完成人类指定的任务,第一步就先要对它要工作的环境状态进行理解,通过对环境状态的感知来判断当前所处状态和任务的完成情况。在环境感知方面,机器人通过自身传感器来获取环境的低层次的原始数据,但机器人在低层次原始数据上对现实环境状态进行理解是很困难的,因为现实环境往往很复杂,人类对现实环境的理解通常需要结合自身的多种感官,例如视觉、触觉、听觉等,但现在的许多方法在环境感知上的研究大多集中在视觉信息这一单一模态上,这样就使得许多现实中的问题机器人无法去处理。其次机器人最终的目的是为了完成用户指定的任务,可是机器人所处的环境往往只提供低层次的感知和驱动,但是在这一层次上对目标任务进行规划往往是不可行的。针对这一问题,目前流行的方法是采用高级符号表示来进行解决,所谓高级符号表示就是将低层次的感知信息与高级符号之间建立映射关系,这一过程也被称为符号接地,机器人对状态的判定也就抽象成了对高级符号表示的判断。利用高级符号表示来进行规划问题的定义,世界状态抽象为状态符号,机器人操作过程抽象为高级技能,然后使用符号级的规划算法来进行任务的规划,目前这种方法在机器人任务规划中得到了广泛的应用。但是在现实环境中,基于高级符号的规划算法随着环境状态复杂度的提升,很容易发生规划矛盾,导致任务执行进入死循环,无法完成既定目标。针对以上问题本文的主要工作如下:(1)针对机器人无法对复杂环境进行准确感知这一问题,本文提出了加入局部全局机制的多模符号表征学习网络(MSG Net),该网络主体分为两个主要部分,分别是单模态编码和多模态融合。首先将机器人的视觉信息、深度信息、力觉信息和本体关节信息作为输入,分别用四种不同的单模态编码器进行编码,针对不同的模态信息,分别添加了不同的注意力机制,使机器人可以将更多的注意力集中到重要的信息部分提高机器人的学习效率。将得到的各模态编码器的输出用作多模融合部分的输入,由于各个模态之间拥有潜在联系,在这里本文加入了自注意力机制,使得多模融合模块能够捕捉不同模态之间的关系,抑制模态信息间的干扰,将得到的特征向量合并融合成一个隐变量作为多模融合部分的输出,将得到的隐变量与环境状态符号进行映射,得到当前的环境状态表示。高层次的符号表征与多模态感知有效的结合在一起,提升了机器人感知复杂综合环境的能力,增加了符号定义的多样性,针对机器人可能处理多场景的情况,在神经网络中还加入了局部全局机制,通过隐变量的表示得到当前状态下机器人可以感知到哪一部分的环境状态,在做符号接地时,只更新当前局部的环境状态符号,提升机器人感知效率的同时大大提高了机器人对现实人类世界的适应性。(2)针对机器人在复杂环境下的任务规划算法中,可能出现规划冲突导致死循环的问题。本文提出了优化的反应式行为树算法,机器人任务规划中最常见的方法是通过目标任务驱动规划进程,根据目标任务和当前状态反向链式的得到一组操作序列,为了使用户可以及时调整任务、状态及操作技能,那么在规划的过程中就应该清楚地显示操作的流程与结构以及状态的判定,这也要求了规划算法要有很好的透明性、实时性和高效性。为了满足上述要求,本文采用了近两年在规划算法中最火的反应式行为树规划算法,反应式行为树规划算法将目标任务设定为根节点,通过状态及操作技能的关系,反向自动地生成行为树,得到相应的顺序决策。但在本文的实验中,由于任务和场景的复杂度较高,传统的反应式行为树算法会在判定时出现矛盾,这一状况的发生主要是由于传统的反应式行为树算法不能及时调整子树顺序,而是通过固定子树顺序进行拓展,而针对这个问题本文优化了算法,在每次状态拓展时并不直接继承,而是再次进行状态感知判定,并在发生矛盾时,将子树顺序依次进行调整,进行重新规划,优化后的反应式行为树算法解决了在复杂环境下规划死循环的问题,极大提高了处理冲突的能力。(3)本文设计了一个完整的任务规划系统,系统中分为用户界面、规划部分和执行部分三部分,用户通过用户界面查看场景信息、操作信息和条件方法等内容,根据信息结合自己的目标任务,添加相应的操作技能和执行条件,规划部分将接收来的信息进行任务规划,将指令发送给执行部分,仿真平台根据指令进行操作执行,再将当时环境状态反馈给规划器,完成目标任务。用户系统的搭建可以使非专业人士也能够轻松的控制机器人,完成自己想做的目标任务,其中该系统有一个明显的特点就是高度模块化,使该系统可以很好的应用到不同的场景和机器人当中。

关键词：符号接地多模态融合反应式行为树任务规划多层注意力

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