离开实验室，机器人进入真实世界后表现如何？

Dear 丶 2022-12-28 01:51 51阅读 0赞

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图源：enr

近期，参与GraknOrbit第二系列研究的TNO首席科学家Joris Sijs加入了我们。TNO是荷兰国家研究协会，Joris和他的团队希望将机器人和人工智能结合起来。

约两年前他们开始与Grakn合作，当时的机器人数据库还无法准确反映真实世界。对于需要在真实世界环境中执行任务和做出决策的自主系统来说，机器人数据库非常关键。机器人项目通常在精心策划的环境中运行，因此TNO研究人员想要尽可能设置接近真实世界的场景。

搜索和救援——SNOW项目

TNO正在进行的项目名为SNOW，重点关注自主系统。该团队将自主系统定义为机器人与人工智能的结合。

实际上，这意味着机器人被赋予了更多的自主权。从用户的角度来看，人工干预越少，这样机器人就能在越复杂的环境中工作。

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SNOW项目目标

传统的机器人技术需要远程控制系统。然而在 SNOW项目中, TNO正试图尽可能减少人为干预，特别是当环境变复杂时。SNOW项目团队由15名科学家组成，主要关注3大挑战：

·        态势感知——机器人是否知道其运行位置

·        自我意识——在设定情况下，机器人在那时能做什么

·        情景规划——如何运用已知信息完成任务

TNO为项目选择的用例是半现实的。通常情况下，他们的客户只会要求使用一个弱人工智能（narrow Artificial Intelligence）任务进行探索。然而，通过创建自己的案例，他们能够探测到所有的技术情况，并集成所有的技术解决方案。SPOT将在什么样的环境和情况下运作呢？

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SNOW项目安装

TNO使用一栋预置别墅，该别墅由四个房间、一个大厅、一个门廊组成。现场有四名受害者和一名消防员。SPOT被派去获取遇难者的准确位置，以及任何对搜索和救援情况有用的额外信息。随后，波士顿动力公司的机器人SPOT被派往别墅寻找、定位受害者。

SPOT随后的任务是完成一系列目标：

·        定位家庭成员

·        对他们进行医学评估

例如，机器人可能报告说，女儿在走廊里正走向厨房，她还有反应。接下来机器人会去寻找其他受害者。过了一会儿，机器人报告说它发现父亲在客厅里，坐在椅子旁边，但没有反应。在这种情况下，机器人原地不动，并发出声音指引救援队前来救援。

SPOT在现实环境中运行时会面临一些挑战：

·        SPOT不应被玩具狗迷惑，要把真狗和玩具区分开来。

·        SPOT应该根据空间条件评估什么时候过于危险、搜索和定位能力是如何减弱的。

·        SPOT应该能够根据受害者的情况或其他可变因素（如地点、与危险地点之间的距离等）权衡救援对象。

SNOW的机器人系统

SPOT是如何观察收集数据的？使用什么硬件呢？

·        PTZ摄像头——安装在SPOT顶部的平移变焦摄像头

·        用于语音交互的语音阵列和扬声器

这些组件安装在一台微型电脑的顶部。这款迷你电脑计算能力很强，大多数计算都是靠电脑自己完成的，以确保机器人有尽可能多的自主性。

一个典型的机器人系统在TNO里是什么样子的？

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以TNO机器人系统为例

首先，从PTZ摄像头获取图像，然后将其传递给图像识别模块，该模块用于房间特征识别，这样机器人就可以在房间内定位自己。关联模块从相机获取所有的检测并将它们关联起来，这样它们就可以创建更好的轨迹，而不是单独分散的检测。使用Grakn作为数据库，编排系统中的所有数据和知识。

通常在机器人技术中，ROS和Python用于支持系统中模块之间的通信。如果你用Python创建一个模块或软件组件，ROS会在Python代码中添加另一个层，以便与系统的其余部分进行通信。

因此，他们还需要为Grakn创建专用的ROS客户端，并使用本机Python客户端。

Joris指出，他们的数据库虽然相对较小，却是以非常动态的方式处理管理负担、并向数据库中添加新信息的。

Grakn ROS客户端

ROS是什么？它在这一过程中起什么作用？

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ROS客户端

ROS（机器人状态发布者）是一种发布/订阅机制。设置包括：摄像机、图像识别、关联层、规划师和控制器。ROS有助于将输入日期合并到数据库中。来看看狗被识别的例子：

·        图片由PTZ摄像机发布

·        Grakn客户端订阅图像，以便将其反馈给数据库

·        图像随后被传输到识别模块

·        检测到狗

·        随后这只狗狗被发布在ROS巴士上

·        Grakn客户端再次订阅这个输出信息（狗），以便将它发送并写回数据库

·        关联模块也是如此，狗的速度和位置会被写入数据库

·        然后规划师可能需要一些信息

·        Grakn客户端也会订阅来自规划师的这些请求（物体速度），反之亦然

如何创建ROS Grakn客户端?

该团队开始创建这个ROS客户端，将其分为两部分：ROS包装器和Grakn客户端会话。

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创建ROS客户端

ROS包装器处理发布/订阅机制，Grakn客户端会话作为抽象层构建在Grakn客户端顶层。它们各自有哪些要求？

·        ROS包装器对客户端和要发布或订阅的主题进行初始化处理。

·        Grakn客户端应该自动启动Grakn并删除任何现有的密钥空间。删除密钥空间是必要的，因为在机器人技术中，我们希望从一个空密钥空间开始。我们想为机器人所处的动态变化环境提供一个全新的场景。

·        Grakn客户端会话也应该加载已知的模式和实例。

运行一段时间后，会出现新的ROS消息（例如，对object\_velocity的请求）。此处他们使用基于Grakn Python客户端的Grakn实用程序。Joris和他的团队目前正在考虑开发一个可以自动生成查询的附加功能。这是今后的工作。

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这张幻灯片向我们展示了一个read函数在内部看起来是怎样的。函数request\_all\_humans 可以获取数据库中已知的所有人，这样设置是为了使用Grakn实用程序从数据库读取查询。

然后检索数据，并将其放入一种可以提供给ROS包装器的良好格式中，包装器将该数据作为ROS主题再次发布。这是一个相当简单的函数。然而，当我们为机器人添加额外变量进行观察时，它就变得有点复杂了。

在这之前，让我们先看看他们的模式——Joris在下面的幻灯片中以模式图的形式介绍了其中的一部分。

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部分架构图

我们看到他们已经定义了一个living\_being，它是human 或 animal的父实体。这两个是adult, child 以及 dog, cat的父实体。SPOT需要报告 living\_beings的状态，包括 physical状态和mental 状态。具体而言，SPOT的任务是识别一个被识别 living\_being的 mental-responsiveness。

让我们看看它们是如何在这个模式片段中建模关系的。

define## relation 1: mental responsiveness of a discovered (by SPOT) living-being ##well-being sub relation,      relates health,      relates being;mental-responsiveness sub attribute,      plays health;living-being sub entity,      plays being;      ## relation 2: family of living-beings ##family sub relation,      relates father,      relates mother,      relates son,      relates daughter,      relates pet; human sub living-being;adult sub human;child sub human;man sub adult,      plays father;woman sub adult,      plays mother;boy sub child,      plays son;girl sub child,      plays daughter;animal sub living-being,      plays pet;

我们还可以看到这个模型实例的样子，参考上面幻灯片的下方部分。首先，他们用true 或 false实例化了 mental 概念。他们有一些人和一只叫Fluffy的狗。注意，在这个例子中有两个成年人，man（萨姆）和man（乔治）。萨姆是消防员，乔治是这个家庭的父亲。

我们可以看到Sam有心理反应，而George没有。那我们如何在代码中创造心理反应呢？我们假设母亲有心理反应：

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小却动态

还记得我们说过数据库很小却是动态的吗？来看看SPOT在真实场景中运行时会发生什么。场景设置在现实世界中，包括一个家庭、一个消防队、一个带大厅和房间的房子。以下大致是SNOW项目的完整架构图。

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绿色表示所有关系，深蓝色表示所有属性。所有概念或实体都用浅蓝色显示，并组织成一个类型层次结构。乍一看，它并没有看上去那么大或复杂，但正如Joris继续描述的那样，一旦机器人进入房间，复杂性就会迅速增加，因为机器人需要进行自我定位。他们能够通过在数据库中描绘多边形来建模。

在下面的幻灯片中，我们可以看到厨房、厨房门和四面墙都被映射成多边形的点和边。

多边形是一个数学概念，你可以用它来描述房间的边界，比如厨房。多边形需要一系列的点、边、线，和边对应的是墙壁或厨房门。多边形由直线构成，直线由两点确定下来。如果您要将这个多边形建模为Grakn，那么多边形与一组直线相关，每条直线与两个点和一个结构部件相关。

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在Grakn中建模，我们得到实体：mathematical-concept, polygon, lines, points，和实体 point的两种子类型：local-origin 和 global-origin。这些线条也可以以某种物理形式出现，比如结构部件：墙壁或门。

为什么要知道这些有用的信息?

如果SPOT在厨房，它应该能够定位自己在那个房间里。如果它在厨房，并且需要通过厨房门离开房间，它一定要知道厨房门的位置。SPOT通过激光雷达系统，能够测量到到墙壁的距离，从而将阵列映射到多边形。接下来，它应该通过检索门的端点来定位门。最后，它会找到一个出口，朝门走去。

如果你是按照平面图与机器人和真实环境一起工作，使用多边形是很方便的。

推理如何从一个房间移动到另一个房间

我们看到Joris是如何模拟一个特定房间，以便SPOT在其中移动。但要想在整栋楼里移动呢？该如何建模一个建筑，使SPOT可以在房间和大厅之间自由移动？首先，Joris需要在架构中建模建筑的组成，我们可以在Graql中看到他的图解表：

definebuilding sub entity,plays composition;       office-building sub building;res-house sub building;   space sub entity,      plays partition;   open-space sub space;closed-space sub space;real-estate sub closed-space,      plays composition;room sub real-estate;      composing sub relation,      relates composition,      relates partition;structural-part sub entity,      plays partition;window sub structural-part;wall sub structural-part;door sub structural-part;

这意味着，当我们有一个像这个别墅这样的 res-house实例时，它是由房间组成的：kitchen hall living。这些房间是由structural-parts组成的，如：kitchen-wall, kitchen-door, hall-wall, living-wall, living-door.

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正如Joris解释的那样，我们可以利用Grakn的超图和基于规则的推理来创建基于普遍关联的structural-parts的房间连接（关系）。

如果我们知道kitchen-door在kitchen和 living的关系中扮演着一个角色（上面幻灯片中的c\#2），那我们可以通过kitchen-door推断出kitchen and living之间的关系。

这让SPOT认识到它可以通过厨房门从厨房移动到大厅。就像自己推断的那样，我们可以通过 kitchen-door 和 living-door来建立kitchen 和 living之间的关系。这是Grakn中传递关系的一个例子。

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机器人团队通常会使用SLAM或其他导航技术来实现空间中的这种移动。在Grakn中，这变得相当简单。可以在Grakn Workbase（即Grakn的IDE中）看到它的样子：

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模型否定

当机器人进入建筑时，SPOT还不知道 living-beings的位置，我们该如何解决这个问题呢？我们如何在数据库中模拟这种知识的缺乏？

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在Grakn中，我们使用了一个有两个子关系的locating 关系：possibly-locating、 not-possibly-locating、和actually-locating。这些能让我们解决消极的问题。

一旦搜索一个空间，就能在数据库中了解到 living\_being不在该空间中，这样我们无需浪费宝贵的时间到现场再检查一遍。这需要在主动搜索过程中对数据库进行频繁更新。

向数据库添加新知识会怎样？

真实场景中，新的事件是在积极搜索和救援过程中出现的。想象一下，一位消防指挥官发现其中一间卧室里有一个弹球机，而数据库目前可能还不知道这些。您应该更新基础知识，而不是将此新知识作为实例添加到数据库中。您希望将其添加到模式中，以便对知识进行推理并使用它来帮助SPOT实现其目标。

Joris指出，这种情况可能会经常发生。以一种合适的、自动化的方式将新知识添加到模式中是必不可少的。Grakn的动态模式不需要进行任何迁移就可以随时更新，非常简单方便。

对我来说，机器人技术非常酷，知识图也很火，所以二者结合起来，我就变得“狂热”，躁动不已。只有一些额外的“狂热”才能激励Joris及其团队。

Joris谈到了他喜欢在知识图上使用机器学习来通过对象识别来实现自我定位。例如，如果我们能认出烤箱和水槽这两个物体，我们就能知道自己在厨房里。

Joris和他的团队目前正在与Grakn实验室首席科学家James Fletcher合作，这位科学家对知识图卷积网络(KGCN)的研究在此项目中得到了应用。

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编译组：吴子珺、卢艳红

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