立镖分拣机器人，基于深度学习的智能机器人导航和感知

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2018世界机器人大会拟于8月15日至19驲正在北京亦创国际会展中心进行。大会以“共创聪明新动能同享开放新期间”为主题，由“论坛”、“展览会”、“大赛”、“空中无人体系展现举止”四大版块组成。本届大赛会聚了来自美国、俄罗斯、德国、日本、以色列等寰球远20个国度跟地域的1万余支赛队跟数百名顶尖专家，合计跨越5万多名参赛选手同台竞技。

IEEERAS主席、德国弗莱堡大学教授WolframBurgard停止主题演讲“基于深度学习的智能机器人导航跟感知”。

以下是演讲全文：

各人下战书好！明天念为各人讲一讲机器人行业的一些变更和机器人行业的将来，重点会放在智能机器人导航跟感知相关的内容，包罗行业将来的趋向。

这是一个希腊神话故事，希斯夫是希腊神话傍边有名的神，他信任他比宙斯还要智慧，以是他正在肩上扛了一块巨石，每当搬起这块巨石快奔忙到山顶的时间便会滚下山来，始终念把这块巨石搬到山顶，但却永远没法达到山顶，每次皆要从头再去。那实在就是咱们正在迷信傍边要阅历的进程，每当要办理一个问题的时间便会发明这个问题没法完整办理，须要从头探求门路办理。每当找到新的方式但发明仍是不克不及办理悉数问题的时间，又要再一次从头探求门路。好像每次咱们皆似乎行将抵达山顶，但最初还要从山脚从头走上来，究竟结果正在解决问题的进程中总会遇到全新的问题。

机器人导航可以分为三个部门，包罗定位、建图和运动节制。当然，那三个部门傍边也有一些堆叠，好比同时定位跟自动定位，或许是地位摸索，这是三者的结合点。这些范畴傍边咱们所取得的希望，这里做了一个也许的评级，此中星号数目评释咱们正在分歧的根底上取得了几希望。

这是一部自动驾驶的汽车，利用的是雷达扫描仪，有了这类扫描仪便可以晓得周边产生了甚么环境。这类技巧对自动驾驶来讲是十分紧张的，只有有了自动扫描才气实现自动驾驶，以是也是自动导航可能发挥作用的紧张范畴。

良多制造流程用的皆是自动化技巧，但若是可能实现自动化出产，服从便会十分下了，但灵巧度会比力低。被中国公司收买的库卡公司也办理了一部分如许的问题，即让机器人实现加倍灵巧的出产进程，有了这类技巧便可以打造一些十分棒的器材，好比高精度定位等等。

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这类定位的方法叫做蒙特卡洛，也就是正在一个全局傍边去做注意的定位。当然，起首是要做画图，然后再做丈量。平常可以做到十分精确，好比如许一个小的移动机器人便可能实现十分精准的定位。当然，可以把它用到工场傍边，好比库卡便可以将它跟一些重型的卡车联合利用。重卡能够是下重量的，可以做这类十分小而轻的物体运送。工场傍边能够会用到这类小型机器人，也可以用于别的范畴，好比用它运送一些十分大型的物体，以至波音777客机，以是这类精准导航的技巧皆有很下的要求。

咱们正在导航范畴也取得了一些希望，好比高精度定位，良多公司皆正在利用这类技巧实现必然的智能化，当然，借须要绘制精度十分下的舆图。而正在过来的十五到二十年傍边这类画图的技巧也正在不休开展，此刻曾经有了比力壮大的画图技巧。那是用机器人绘制的图，以至可以看到机器人行走的轨迹，利用的也是激光扫描仪去扫描如许的门路，可以经由过程不休的挪动绘制出本地的舆图。

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咱们可以正在各类应用环境傍边绘制十分下精准的舆图，有些可以间接正在手机上绘制，以至画出3D图，好比这是弗莱堡大学的3D图，可以看到中央能够有个长方形的修筑。当然，若是使用正在自动驾驶汽车傍边便可以为之建造更加庞大的舆图，好比晓得停车场正在那里，加上定位的技巧也便可能实现车辆的自立停车而没有须要人工。几年前便正在某些处所做过这类试验，实际上这些使用曾经正在斯坦福的无人驾驶汽车试验傍边测试过了，可以正在本人的停车场傍边自动泊车。虽然咱们借不完整办理画图范畴的悉数问题，但此刻曾经有十分高智能的泊车体系了。

现阶段咱们正在导航技巧方面借面对着一些关键性的应战，从长时间的角度来讲，办理了高精度定位、下鲁棒性的建图等问题，但从长时间自立决议计划的角度咱们怎样实现这类方针呢？这个世界不是静态的，有着良多的情况是咱们猜测不到的，这些车辆怎样应答如许的问题呢？好比正在乡村傍边的自动驾驶，咱们可否使机器人正在乡村傍边实现自动驾驶？正在人口众多的乡村中间机器人若何自我导航，机器人若能有如许的自我导航功用，便可以实现快递比萨等事情。

这里咱们看到的是正在弗莱堡乡村中间的小机器人，它正在乡村中间随处挪动，机器人须要防备失落到运河傍边。

此外一个应战就是人，特殊是孩子，孩子特殊喜好跟机器人顽耍，有的时间咱们正在弗莱堡的乡村中间来做试验的时间孩子们会捉住机器人跟它玩，可以看到孩子们站正在机器人的后面，机器人念转个向，孩子却把它盖住了，看起来机器人不门径达到它的方针地址了，以是咱们要办理的问题是给这些孩子购些冰淇淋，他们便把机器人放掉了，这是咱们正在乡村中间时常会遇到的问题。

咱们借做了一个自动导航试验，是正在弗莱堡奥伯利路下面，机器人的自我导航不呈现任何问题，可以看到那条门路也是它自我决意的。这个视频是让咱们看到机器人怎样正在乡村中间自我导航，也许花了两个半小时达到了乡村中间的方针地址，自力绕过了良多的阻碍。那也便意味着机器人是有能够实现长时间自立决议计划，几天以至几周接连自我决议计划。但依然另有一些短少的处所，例如正在自我驾驶车辆的方面，有的时间速率十分的快，并且有良多的环境是猜测不到的，以是正在这类环境下真的很难实现完整的自动驾驶。

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此刻的问题是，咱们怎样制作一个基于技巧的自我驾驶汽车，咱们该当做些甚么，须要开辟甚么别的的技巧，下一步怎样奔忙，此后这项技巧该当怎样开展以便于咱们有机器人自动驾驶车辆，以是从我的角度来讲，最要害的解决方案正在此后几年皆是机械学习。那实在也是我正在一起头提到的，当您到了山顶的时间石头又会滚下来，然后呈现了一些新的景象，又得从头往前走，那实在是现阶段咱们正在做的一件工作，也就是大批天依赖于机械学习。

举个例子，甚么学习的方法对这类环境是有用的呢？好比学习驾驶的气势派头，要正在帕利托或许加利福尼亚开车的方式跟正在北京是完整没有一样的，或许正在新德里、提尔瓦这些世界上交通状况最庞大的区域开车也是没有一样的，机器人正在如许的情况傍边要让汽车可能顺应本地的情况跟导航环境，用户也有分歧的期冀。思量到我本人怙恃的环境，他们能够更喜好正在车里逐步地开，我开的会比他们快良多，以是咱们驾驶的气势派头没有一样，良多的参数是须要调剂的，须要使其服从更高。咱们能够不克不及100%天办理这些问题，须要经由过程工程跟计划的方法改善它。若是咱们采取了自动驾驶技巧的话，每辆自动驾驶的汽车皆必需顺应每一个用户的等候跟需要。

机器人若何晓得甚么器材该当放在货架的甚么处所呢？一个解决方案便是从用户那里学习，咱们可以看到这张图片，若是把货架下面的一个器材转变地位的话，机器人会把别的的器材换到别的的地址，以是咱们采用多元方法，须要有充足的信息输入机械，然后机械才晓得把甚么器材放在甚么地位，用户也会有本人分歧的偏好。是以，组织货架的时间您是有本人的习气，决意把某个器材放在某个货架下面，机器人便会顺应每一个用户的偏好跟需要。

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另一个咱们时常会遇到的问题就是深度学习，给各人举几个例子，皆是咱们正在研讨进程傍边遇到的一些问题，深度学习可以资助机器人的感知，而且晋升现有的技巧。这里给各人看的一些例子是物体的监测、人体部位的检测和导航，经由过程深度学习去实现那几点。

起首是用于物体监测的深度卷积神经网络，咱们是融会自动学习，联合两个收集的特点输出。锻炼的进程傍边第一层收集的参数连结流动，这是学习的成果，实现了种别的辨认，曾经有几年的汗青了，此刻有更好的方式去实现物体的辨认，只是念通知各人正在其时经由过程利用深度卷积神经网络咱们实现了最新的辨认技巧。

基于图象的人体部位检测的深度学习，咱们可以看到孩子正在机器人眼前挪动，能够障碍住了机器人，机器人要辨认出那是人仍是自行车，以是那便须要对人体部位停止检测辨认，这方面咱们做了良多的事情，采取的是齐卷积的神经网络。那是我的一个门生，她躺正在一堆木头傍边，机器人要辨认人体部门，那正在搜救的进程傍边十分管用。再就是在线的数据，好比适才提到的奥伯利路的机器人试验，表现的是对奥伯利路数据的使用。

这是深度学习用于基于声响的空中分类，经由过程轮胎跟空中发生的声响去辨认空中，应用的也是卷积神经网络的技巧。咱们用一个麦克风把声响记录下来，然后由机器人去辨认分歧的空中。若是你们冬天开过车的话皆晓得这类声响跟平居是没有一样的，由于正在雪地上开车跟正在平地上开车的声响确定没有一样，以是咱们的功用可以自动识别正在驾驶的空中，可以自动调剂您的驾驶形式。咱们所看到的有林林总总的空中，沥青的、木头的、地板的、草地的等等，以至另有杂草丛生，不建公路的空中，经由过程机器人可以精确辨认空中的情况去调剂驾驶形式。

这些是咱们所做的试验成果，跟最新的声响辨认技术相结合，实现了正在500毫秒的窗口上取得了99.41%的准确率，比拟于之前的技术水平有16.9%的晋升。各人可以看看这个网站，评价一下本人的机能，若是各人来试验实在也是蛮不错的，咱们曾经对它停止了充足的锻炼，而且到达了充足下的程度。咱们也将它用于室外的自动驾驶，也就是经由过程空中辨认的技巧助力室外的自动驾驶。导航的进程傍边也是基于深度卷积神经网络的路面分类，这个图象傍边咱们可以看到一种空中，经由过程深度卷积神经网络布局作出的路面分类，运动宰割会把一个挪动的车跟终止的车离开，好比绿色默示挪动的，蓝色默示终止的，白色是指距离很远的车，以至可以断定若是这辆车停下来的话会从绿色酿成蓝色，收集会依据颜色的变更作出决议计划。

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最初一个问题就是咱们能不克不及实现端到真个自动导航，可以把自动导航思量为一个分类的景象，实在咱们也可以把它看做一个迷宫。若是有如许一个迷宫的话，您只能上下左右挪动，绿色是方针面，也就是机器人该当来的处所。您所做的须要一些算法计较它的最优门路，也就是端到真个自动导航，若是可能锻炼一个收集去做这些决议计划的话后果会更好，最初失掉的就是基于比来的窥察。可以看到左上角这个蓝色的面，实在这是机器人可以看到的，由于这是一个航行机器人，可以看到周围的空间环境。如许的图象序列傍边可以断定下一个须要停止的行为是甚么，好比有空中的辨认，这些皆作为输入。

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这是计算出来的一个最好道路，中间是收集发生的成果。须要提到的是，收集对门路的计划并没有相识，只是晓得整体的情况，只是对汗青停止堆集跟回想，便是从一些毛病傍边吸取经验跟堆集数据，可以捕获分歧地位的信息。窥察傍边咱们发明实在咱们并不需要门路计划如许庞大的算法便可能实现导航，经由过程把这些数据转换成激光图数据。

此刻的问题在于，咱们要念定位的话起首要对本地的情况建图，此刻的问题是机器人正在一个新的情况傍边可否本人建图呢？回覆是确定的，咱们实在是可以做到的，以至可以把咱们正在一个情况傍边取得的信息迁徙到其他情况傍边，只有这些情况是近似的。好比超市情况，欧洲超市的布局皆是很近似的，以是要来找牙刷的话确定不会是正在超市的出口，由于超市的出口普通皆是生果，如许的情况傍边可以实现更好的导航，机器人的导航背地实在就是数学的算法。

那张图傍边红线实在是最优化的门路，也就是A点到B面最好的做法，蓝线便是从最起头学习始终到最初造成最好门路的进程，绿线是正在监视下学习的成果，也就是基于一些划定规矩停止锻炼的进程，基于划定规矩试图让它尽快学习到最优化的锻炼方法。那便相当于正在之前情况傍边学到的履历拷贝到另一个情况傍边停止监视式的学习，机器人实际上可以将正在一个情况傍边学到的履历使用到此外一个情况傍边。

这是一个实际的例子，可以看到机器人正在之前学习情况的根底上做出一些变更当前停止导航，改换了舆图的环境下借可以畸形运行，可能绕过阻碍达到预约的地址。机器人花一点点精神便可以正在此外一个情况下运转，那从迷信的角度来讲是十分有意思的话题，意味着若是用响应的收集，这个收集傍边不消非常复杂的计较便可以实现一样的功用，也就是说咱们可以用技巧削减良多的工程工作量，将来咱们以至可以将一个解决方案使用到更多近似的问题下面。

有些人能够读过那本书，内里讲了良多数学的问题，好比有了一个端到真个解决方案当前是不是可能使用到别的范畴傍边。有些时间能够有了一个解决方案当前，别的的便不消再做反复的开辟了，至于将来真正会走向何方仍是值得各人来探讨的，咱们也不是百分之百肯定如许的将来会真正产生。

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