1、人工智能时代的机器人场景识别技术与研究感悟

人工智能时代的机器人场景识别技术与研究感悟

1. 人工智能与机器人发展现状

如今，人工智能系统广泛应用于简单嵌入式系统和云计算数据中心，对经济增长和社会结构产生了巨大影响。在日常生活中，人类与日益智能的机器共存与合作已成为现实。拟人化概念在推动人机共生方面可能发挥重要作用，应用于机器人领域，促进了具有拟人技能的类人机器人的发展，以实现与人类的交互。然而，如何达到人际交流的直观性和丰富性仍是一个待解决的问题。

全球的机器人专家正在探索各种自然的机器人编程方式，如语音命令、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的显式建模。机器人示教编程（PbD）领域旨在让人类通过实际演示教导机器人执行现实世界的任务，使未来的自主机器人能够根据遇到的环境条件选择合适的行动。

2. 场景识别的需求与挑战

仅仅通过演示编程动作是不够的，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，这就需要有预期场景的特征模型。由于缺乏适用于此目的的场景模型，促使研究人员开发基于主动视觉的场景识别方法。

3. 隐式形状模型（ISM）树的提出

研究人员从隐式形状模型衍生出一种新颖的场景表示方法——隐式形状模型（ISM）树。该模型不仅能表示场景中出现的对象，还能描述它们在 6 自由度空间关系中的共现方式。ISM 树可以从通过 PbD 记录的任务学习演示中学习得到。

3.1 ISM 树的优势

• 模块化方法 ：识别场景时采用模块化方法，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识别场景。这种方式虽与当前计算机视觉趋势相悖，