CMU和Facebook AI Research使用机器学习通过识别对象来教机器人导航

卡内基梅隆大学今天展示了机器人导航领域的最新研究成果。在Facebook AI Research(FAIL)团队的帮助下，该大学设计了一种语义导航，通过识别熟悉的对象来帮助机器人导航。

SemExp系统在最近的一次人居ObjectNav挑战赛中击败三星获得第一名，它利用机器学习来训练系统识别物体。然而，这超出了简单的表面特征。在CMU给出的例子中，机器人能够区分餐桌和餐桌，从而推断出它所在的房间。不过，有了冰箱应该会更简单，因为冰箱既非常独特，而且基本上局限于单人间。

“常识告诉我们，如果你在找冰箱，最好去厨房，”机器学习博士生德文德拉·S·查普拉德(Devendra S.Chaploy)在一份新闻稿中说。“相比之下，传统的机器人导航系统通过构建显示障碍物的地图来探索空间。机器人最终会到达它需要去的地方，但路线可能是迂回的。“。

CMU指出，这不是将语义导航应用于机器人技术的第一次尝试，但之前的努力过于依赖于必须记住对象在特定区域的位置，而不是将对象绑定到它可能在的位置。