采用半监督学习 机器人学习语义 更智慧

事实上，以往大部分采用机器学习训练的语义导航机器人，找东西的效果都不太好。

相比于人类潜意识中形成的常识，机器人往往有点“死脑筋”，它们更倾向于去记住目标物体的位置。

但物体所处的场景往往非常复杂，而且彼此间差异很大（正所谓每个人的家，乱得各有章法），如果单纯以大量不同场景对系统进行训练，模型泛化能力都不太好。

于是，相比于用更多的样本对系统进行训练，这次研究者们换了一种思路：

采用半监督学习的方式，使用一种名为semantic curiosity（语义好奇心）的奖励机制对系统进行训练。

训练的核心目的，是让系统基于对语义的「理解」来确定目标物体的最优位置，换而言之，就是让机器人“学点常识”。

举个例子，通过理解冰箱和洗手间的差异，机器人就能搞懂目标物体和房间布局的关系，并计算出最容易找到某个物体的房间。（就像沙发通常会在客厅、而不是在洗手间）

一旦确定了物体最可能出现的地方，机器人就能通过导航，直接去往预计的位置，并快速检测到目标物体的存在，这个过程被称之为探索策略（exploration policy）。

采用Mask RCNN训练探索策略

如下图所示，策略的实现被分成了三步：学习、训练、测试。

首先，采用Mask RCNN对图像从上至下进行目标预测，用于训练探索策略，后者负责生成目标检测和场景分割所需的训练数据。

对训练数据进行标记后，数据会被用于微调和评估目标检测及场景分割的效果。

在目标检测的过程中，即使面对某一物体的镜头转360度，机器人也必须将之识别为同一种物体。

这其中最关键的一个步骤，在于构造语义地图。

构造「有魔法的」地图

从下图可见，图像被处理成RGB和Depth两种模式。

其中，RGB图像会通过Mask RCNN网络，用于获得目标分割预测。

而Depth架构，则被用于计算点云，其中的每个点，都会在Mask RCNN的预测结果基础上与语义标签进行关联。

最后，基于几何计算，会在空间中会生成一个三维立体图。

每一个通道用于表示一种物体类别，原本2D的地图就会转变成一个3D的语义地图。

有了语义地图，机器人在移动时也能准确地对3D空间进行目标预测了。

「语义好奇心」奖励机制

不过，这会出现一种情况，如果目标物体在不同的帧上被预测的标签不同，那么语义图中对应这个物体的多个通道都会是1。

如下图，不同的时间，系统预测的目标标签可能并不一样，有时候是床，有时候则变成了沙发。

这就出现了语义好奇心的策略。

论文定义了语义好奇心累计奖励（cumulative semantic curiosity reward），指占语义地图中所有元素总和的比例。

而语义好奇心奖励机制，则采用强化学习的方式，目的是使这个比例最大化。

通过了解物体之间的差异、从而了解房间布局，系统就会逐渐理解房间与物体的联系。

实验结果

事实证明，这种方法非常有效。

机器人在训练过程中，可以专注地去理解目标物体与房间布局的关系，而非不停地进行路径规划。

训练出的机器人，在人机交互方向上变得更加容易操控。

例如，在各种方法下，即使探索区域不及倒数第二和第三种方法，但语义好奇心仍然检测出了相当的目标数量。

这说明它在进行目标检测时，能更专注于所需要探测的物体。

而从下图可见，语义好奇心明显发现了更多其他策略无法发现的物体，这对于检测目标是非常有效的。

在最终的训练结果中，语义好奇心拿到了最高的39.96分。

这个方法，使得人与机器人之间的交互也变得更加容易实现。