面向视觉感知的室内移动机器人语义目标导航方法研究

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自主导航是困扰机器人产业化的重要问题,传统机器人导航算法普遍依赖于场景模型,建模精度直接影响导航的精准性,难以适应复杂场景下的导航决策,泛化性较差。随着人工智能技术的发展,机器人环境感知能力逐渐由识别智能向目标语义理解过渡,为机器人导航技术的发展提出了新的思路。相较于传统的导航技术,语义导航可以通过给定的语义目标和场景语义地图,在已知或未知环境中快速定位和搜索目标,生成路径及运动规划指令。为此,本文提出了两种算法框架分别实现了已知和未知环境场景下的语义导航。已知环境下的机器人语义导航对环境模型的表示与解析具有较高的要求。但由于非结构化室内三维空间的复杂性和机器人认知推理能力的限制,使得环境模型构建精度与导航应用部署还有待提升。针对这一问题,本文提出了一种结构化三维语义场景图生成框架,对场景中的物体,关系和属性信息进行结构化表示。首先,基于场景图数据集,采用改进的概率语法模型对场景先验知识进行构建;其次,通过视觉感知对场景信息进行捕获,利用场景先验对场景信息进行最优推理;最后,在仿真与真实室内场景中分别进行效果测试,实验结果表明,所提算法生成的场景图在构建精度与建图效率上均有较大提升,并将结构化三维语义场景图应用到语义目标导航当中,验证了场景图在高层次人机交互任务中的实用性。未知环境下机器人语义目标导航的自主决策能力非常关键。随着深度强化学习的发展,目前比较常用的是采用端到端模型进行导航动作的决策。然而,由于导航过程中巨大的状态空间维度和场景记忆的复杂表示,导航策略的学习效率和性能都有一定局限性。针对室内多房间家庭场景,本文提出基于场景先验和语义地图的深度强化学习框架。在该框架下,机器人通过实时构建的语义地图作为场景记忆,利用关系图卷积网络对场景先验进行编码,基于实时地图与先验特征,采用深度强化学习进行全局导航点的决策。实验表明,在深度强化学习导航框架中加入语义地图与场景先验,可以显著提高导航的性能。
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