30、神经科学对机器人视觉定位与导航的影响

神经科学对机器人视觉定位与导航的影响

1. 系统概述

近年来，实时生物启发的视觉引导自主定位与导航系统成为研究热点，该系统非常适合在无约束行人环境中执行服务机器人任务，具有广泛的社会应用潜力。研究人员通过轮式机器人在南加州大学（USC）校园至少400米的具有挑战性的长距离路线上进行测试，在总计10.11公里的测试中，机器人展现出了在人群中导航、在十字路口转弯以及在指定目的地停车的强大鲁棒性。

2. 特征优势

• gist特征分类能力 ：gist特征虽然计算简单，但成功对27个路段的大量图像进行了分类。即使在场景中添加或移除一些大型物体，由于这些物体相对于整个场景较小，场景的整体gist基本不受影响。
• 互补特征的并行实现 ：gist和显著性特征相互补充，对移动机器人视觉定位有益。受人类视觉皮层研究的启发，它们使用共享的原始特征通道（颜色、强度、方向）并行实现。这些特征被生物启发的多级度量拓扑地图定位所利用，即先由高效计算的gist特征提供路段分类信息，再通过显著性模型匹配场景中的显著区域，将位置细化到度量坐标。

3. 道路识别模块

道路识别模块的作用是使机器人保持在道路中间或附近，这样可以使机器人的视角保持在一个大致的方向上，从而避免视觉定位系统需要从其他视角进行训练。因为如果要包含每个地标从各个方向的视图，地标数据库将变得过大，超出识别系统的承受范围。具体操作如下：
- 识别道路边界 ：通过视觉外观和/或接近度轮廓的变化来识别道路边界。
- 利用视觉地标 ：视觉地标携带的图像坐标可用于调整目标横向位置，这对于在十字路口更正确地转弯也很重要，因为机器人在转弯后往往不在道路中间开始新的路段。

4. 定位问题与改进方向

• 系统初始化问题 ：系统不需要初始化位置，这需要在不确定时期调整地标识别搜索参数。
• 添加SLAM算法 ：添加同时定位与地图构建（SLAM）来创建度量拓扑地图。有多种SLAM算法旨在创建这样的分层地图，但目前这些系统大多仅在室内进行了测试，适应室外环境可能并不容易。
• 创建有意义的地图节点 ：研究人员希望创建具有代表重要地理点的有意义节点的地图，类似于在室内环境中识别独特LRF签名的方法，关键是在室外也能稳健地实现这一点。可以使用在线gist特征分组技术，特征空间的大变化对应于进入新的路段。

5. 导航中的问题与挑战

• 道路跟随问题 ：在没有道路可跟随的情况下，如广场或大厅等开放区域，系统会保持由最后看到的道路设定的当前前进方向，并尝试避开障碍物。更好的解决方案是让机器人对空间有更丰富的理解，以在更复杂的区域导航。
• 障碍物检测问题 ：机器人可能无法检测到路径中的障碍物，特别是细物体（如电线杆、围栏）和有孔的物体（从特定角度接近的自行车）。此外，平面LRF的安装高度也存在问题，如果安装过低，机器人可能试图从障碍物下方穿过而撞到它；如果安装过高，可能会错过短障碍物。目前系统也无法正确处理负障碍物（如沟渠或洞），在有危险边界的道路上导航不安全。

6. 性能评估

为了更直观地了解机器人在不同情况下的导航表现，以下是一个关于导航误差的表格：
| 路线 | 人群情况 | 导航误差情况 |
| — | — | — |
| PROF | 低人群 | 未执行避障操作，结果缺失 |
| 其他 | 低人群 | 有相应的导航误差数据 |
| 其他 | 高人群 | 有相应的导航误差数据 |

7. 流程图展示

下面是机器人视觉定位与导航的基本流程：

graph TD;
    A[图像采集] --> B[gist特征提取];
    B --> C[路段分类];
    C --> D[显著性模型匹配];
    D --> E[位置细化到度量坐标];
    E --> F[道路识别];
    F --> G[导航决策];
    G --> H[移动与避障];

综上所述，实时生物启发的视觉引导自主定位与导航系统在机器人应用中具有很大的潜力，但也面临着诸多挑战。通过不断改进定位方法、提高障碍物检测能力以及增强对复杂空间的理解，有望进一步提升机器人在各种环境下的导航性能。

8. 未来研究方向

8.1 更完整的识别过程

目前的道路识别仅利用了道路轮廓，不能完全描述道路。一个强大的识别模块应利用来自多个领域的各种丰富低层次特征，在不利条件下识别目标对象。具体操作如下：
- 分析颜色和图案 ：例如使用直方图来区分道路与其两侧区域，寻找道路区域内一致的颜色和图案主题。
- 结合上下文先验 ：利用其他模块的上下文先验信息来减少可能性，提高获得正确结果的概率。可以利用人类（或行人）识别模块来确定人的位置，并识别适合行驶的道路区域。

8.2 改进空间表示

对于更复杂的路径或空间，如开放区域，需要改进空间表示。开放区域在构建拓扑地图时具有挑战性，因为机器人可以自由向任何方向移动。
- 选择合适的地图类型 ：在这种情况下，网格地图可能更合适。但如果区域内有感兴趣的点（如雕像或长椅），则可能需要重叠的网格和拓扑表示。
- 识别目标对象 ：开放区域可能没有所需的道路标记，导航需要能够识别目标对象（如广场上的雕像）或出口路径，并直接朝其行驶。对于较大的区域，目标可能并非在所有位置都可见，因此需要在地图中纳入更多线索。理想情况下，机器人应能够解读空间的全局功能，并创建包含所有相关目标位置的更合适的地图。

9. 总结

移动机器人定位与导航是机器人学和神经科学跨学科合作的一个很好的契合点。从低层次的视觉刺激处理到高层次的架构，有许多生物启发因素推动了该领域的发展。然而，在移动机器人研究中，如同在生物系统中一样，需要平衡延迟和准确性。未来的研究应聚焦于创建更完整的识别过程和改进空间表示，以进一步提升机器人的导航能力。

10. 表格对比不同地图表示的适用场景

地图类型	适用场景	优点	缺点
拓扑地图	室内有明显地标、结构化环境	存储信息紧凑，适合路径规划	难以表示详细的几何信息
网格地图	开放区域、无明显地标的环境	能表示详细的空间信息	数据量较大，计算复杂度高
重叠网格和拓扑表示	开放区域有感兴趣点的情况	结合两者优点，能更好地适应复杂环境	构建和维护成本高

11. 流程图展示未来研究方向

graph TD;
    A[当前系统] --> B[改进识别过程];
    A --> C[提升空间表示];
    B --> D[利用丰富低层次特征];
    B --> E[结合上下文先验];
    C --> F[选择合适地图类型];
    C --> G[识别目标对象];
    D --> H[更准确的目标识别];
    E --> H;
    F --> I[适应复杂空间];
    G --> I;
    H --> J[提升导航性能];
    I --> J;

通过以上的研究和改进，有望使机器人在各种复杂环境中实现更高效、更智能的定位与导航。

神经科学对机器人视觉定位与导航的影响

12. 生物启发因素的作用

在移动机器人定位与导航领域，生物启发因素发挥了关键作用。从低层次的视觉刺激处理到高层次的架构，都借鉴了生物系统的特性。例如，gist和显著性特征的并行实现就受到了人类视觉皮层研究的启发。这种生物启发的方式有助于提高机器人在复杂环境中的感知和决策能力。以下是生物启发因素在不同方面的具体体现：
| 生物启发方面 | 具体体现 | 对机器人的作用 |
| — | — | — |
| 视觉刺激处理 | 使用共享的原始特征通道（颜色、强度、方向）并行实现gist和显著性特征 | 提高图像特征提取和分类的效率 |
| 高层次架构 | 多级度量拓扑地图定位 | 实现从粗到细的定位，提高定位的准确性 |

13. 平衡延迟和准确性

在移动机器人研究中，平衡延迟和准确性是一个重要的问题。就像在生物系统中一样，机器人需要在快速响应和精确决策之间找到平衡。在使用gist和显著性进行粗到细的定位过程中，就体现了这种平衡的需求。如果过于追求准确性，可能会导致处理时间过长，影响机器人的实时响应能力；而如果过于追求速度，可能会降低定位的精度。以下是一些平衡延迟和准确性的策略：
- 优化特征提取算法 ：提高gist和显著性特征提取的速度，同时保证特征的质量。
- 动态调整参数 ：根据环境的复杂程度和任务的要求，动态调整定位算法的参数，以平衡延迟和准确性。

14. 实际应用中的挑战与应对

在实际应用中，机器人视觉定位与导航面临着诸多挑战。除了前面提到的定位问题、障碍物检测问题和空间理解问题外，还可能遇到光照变化、场景动态变化等问题。针对这些挑战，可以采取以下应对措施：
- 光照变化 ：使用自适应的图像增强算法，根据光照条件自动调整图像的亮度和对比度。
- 场景动态变化 ：引入实时监测和更新机制，及时调整地图和定位信息，以适应场景的变化。

15. 案例分析

为了更好地理解机器人视觉定位与导航的实际应用，下面通过一个案例进行分析。假设有一个服务机器人需要在一个大型商场中进行导航，为顾客提供引导服务。
- 定位与地图构建 ：机器人首先使用生物启发的多级度量拓扑地图定位方法，结合gist和显著性特征，快速确定自己的位置，并构建商场的拓扑地图。
- 道路识别与导航 ：在导航过程中，机器人通过道路识别模块保持在道路中间或附近，利用视觉地标调整自己的位置。同时，根据商场的布局和顾客的需求，规划最优的导航路径。
- 障碍物检测与避障 ：机器人使用激光雷达和视觉传感器检测路径中的障碍物，特别是细物体和有孔的物体。当检测到障碍物时，及时调整路径，避免碰撞。

16. 流程图展示案例中的导航流程

graph TD;
    A[进入商场] --> B[定位与地图构建];
    B --> C[接收顾客需求];
    C --> D[路径规划];
    D --> E[道路识别与导航];
    E --> F[障碍物检测];
    F --> G{是否有障碍物};
    G -- 是 --> H[避障操作];
    H --> E;
    G -- 否 --> I[到达目的地];

17. 未来发展趋势

随着技术的不断发展，机器人视觉定位与导航领域也将迎来新的发展趋势。
- 多传感器融合 ：结合激光雷达、视觉传感器、惯性测量单元等多种传感器的数据，提高机器人的感知能力和定位精度。
- 深度学习的应用 ：利用深度学习算法，对图像和传感器数据进行更深入的分析和处理，实现更智能的定位与导航。
- 人机协作 ：机器人与人类进行更紧密的协作，共同完成任务，提高工作效率和安全性。

18. 总结与展望

移动机器人定位与导航是一个充满挑战和机遇的领域。神经科学的发展为该领域提供了许多生物启发因素，推动了技术的进步。然而，目前仍然存在许多问题需要解决，如定位的准确性、障碍物检测的可靠性、空间理解的能力等。未来的研究应聚焦于创建更完整的识别过程和改进空间表示，同时结合多传感器融合、深度学习等技术，进一步提升机器人在各种复杂环境下的导航性能。相信在不久的将来，机器人将能够在更多的场景中实现高效、智能的定位与导航，为人类的生活和工作带来更多的便利。

19. 表格总结主要技术与发展方向

技术领域	现有技术	发展方向
特征提取	gist和显著性特征	多传感器融合特征提取，深度学习特征提取
定位方法	多级度量拓扑地图定位	更精确的定位算法，结合SLAM的实时定位
障碍物检测	激光雷达和视觉传感器	多传感器融合检测，智能障碍物识别
空间表示	拓扑地图、网格地图	更复杂的空间表示，适应多种环境

20. 流程图展示未来发展的整体趋势

graph TD;
    A[当前技术] --> B[多传感器融合];
    A --> C[深度学习应用];
    A --> D[人机协作];
    B --> E[更强大的感知能力];
    C --> F[更智能的决策能力];
    D --> G[更高效的协作能力];
    E --> H[提升导航性能];
    F --> H;
    G --> H;

通过不断的研究和创新，机器人视觉定位与导航技术将不断完善，为机器人在各个领域的应用提供更坚实的支持。