1、人工智能时代下的机器人场景识别技术与研究启示

人工智能时代下的机器人场景识别技术与研究启示

1. 人工智能与机器人发展现状

在当今时代，人工智能系统广泛存在于简单的嵌入式系统以及云计算数据中心中，对经济增长和社会结构产生了巨大影响。在日常生活里，人类与日益智能的机器共存和合作已成为现实。拟人化这一概念在推动人机共生方面可能发挥重要作用，将其应用于机器人领域，有助于开发具备拟人技能的人形机器人，以实现与人类的交互。然而，如何达到人际交流中的直观性和丰富性，仍是一个有待解决的问题。

2. 机器人编程新趋势：示范编程（PbD）

全球的机器人专家正在探索以最自然的方式对机器人进行编程，例如通过语音命令、手势或日常任务的实际演示。其共同目标是克服专家程序员对日常人机交互进行显式建模的局限。示范编程（PbD）的主要目标是让人类能够通过实际演示教导机器人执行现实世界的任务。未来的自主机器人应能够根据所遇到的环境条件选择合适的行动。但仅通过演示来编程动作是不够的，机器人还需要具备判断在给定情况下某个动作是否合适的能力，这就需要有相应的场景特征模型。

3. 主动视觉场景识别方法的提出

由于缺乏适合此目的的场景模型，研究人员开发了基于主动视觉的场景识别方法。该方法基于隐式形状模型（ISM），其新颖的场景表示方式不仅能建模场景中出现的对象，还能描述它们在 6 自由度空间关系中的共现方式。这种被称为隐式形状模型（ISM）树的场景表示可以从通过 PbD 记录的任务演示中学习得到。

4. ISM 树场景识别方法的特点

• 模块化方法 ：该方法采用模块化方式，从第三方对象定位算法的结果出发，而非直接从原始图像数据中识