選自spectrum.ieee作者：Evan Ackerman機器之心編譯編輯：陳萍消除高端耗能的組件 隻需要一個單目相機、一些神經網絡、一個基礎的 GPU 係統以及一些以人類可讀的非常基礎的俯視圖… 地圖、GPS不靠譜也無妨，UC伯剋利機器人陌生環境導航超3公裏 - 趣味新聞網

選自spectrum.ieee

作者：Evan Ackerman

機器之心編譯

編輯：陳萍

消除高端耗能的組件，隻需要一個單目相機、一些神經網絡、一個基礎的 GPU 係統以及一些以人類可讀的非常基礎的俯視圖形式的簡單提示，這個機器人就能很好的進行導航。

大多數機器人導航方式與多數人類導航方式截然不同。當機器人對環境有全麵的瞭解，並對周圍的一切進行完整的幾何重建以及準確瞭解自身位置和方嚮時，它們錶現最好。激光雷達、預先存在的地圖、強大的計算機，甚至是動作捕捉係統，可以說，自主機器人的「需求」永無止境。

但很顯然，這些東西並不能很好地擴展，當然也可能是研究負擔不起。

考慮到這些，在近期一篇論文《ViKiNG: Vision-Based Kilometer-Scale Navigation with Geographic Hints》中，UC 伯剋利分校的人工智能博士生 Dhruv Shah 及其導師 Sergey Levine 探索瞭一種不同的機器人導航方式。

他們主張機器人導航中消除高端耗能的組件，隻需要一個單目相機、一些神經網絡、一個基礎的 GPU 係統以及一些以人類可讀的非常基礎的俯視圖形式的簡單提示就足夠瞭。

這樣的提示聽起來可能沒有那麼有影響力，但它們使一個非常簡單的機器人能夠高效、智能地穿越陌生環境，到達遙遠的目的地。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.11271.pdf

項目主頁：https://sites.google.com/view/viking-release

具體而言，該研究提齣瞭一種基於學習的方法，即將學習和規劃集成起來，並且可以利用諸如示意路綫圖、衛星地圖和 GPS 坐標等輔助信息作為規劃啓發式。ViKiNG 結閤瞭一個局部可遍曆性模型，該模型可以查看機器人當前基於相機的觀察結果和一個潛在子目標，以推斷到達子目標難易程度。

此外，ViKiNG 還包括一個啓發式模型，該模型查看俯視圖並嘗試估計各種子目標到目的地的距離。ViKiNG 不執行顯式幾何重建，隻利用環境的拓撲錶示。

盡管在 ViKiNG 訓練數據集中從未見過超過 80 米的軌跡，但其可以利用基於圖像的學習控製器和目標導嚮啓發式（goal-directed heuristic），在以前沒見過的環境中導航到最遠 3 公裏以外的目標，並錶現齣復雜的行為。

ViKiNG 對不可靠的地圖和 GPS 也有很強的魯棒性，因為底層控製器最終基於自身圖像觀察做齣決策，而地圖僅作為規劃的啓發式。

ViKiNG 機器人的導航是這樣的：

ViKiNG 簡介

如果那個小機器人看起來很眼熟，那是因為我們幾年前通過 Levine 的學生 Greg Khan 認識瞭它。當時，這個機器人被命名為 BADGR，它的特殊技能是學習根據簡單的圖像和生活經驗在新的環境中導航 ―― 或者任何與生活經驗相當的機器人。

ViKiNG的前身BADGR。

BADGR 現在已經演變成 ViKiNG，它代錶帶有地理提示的基於視覺的公裏級導航。雖然 BADGR 可以自由的在小區域四處行走，但它的繼任者 ViKiNG 旨在穿越長距離尋找目標，這是邁嚮實際應用的重要一步。

導航，非常廣泛地，包括瞭解你在哪裏，你想去哪裏，以及你想如何到達那裏。對於機器人來說，這相當於一個長期目標。一些遙遠的 GPS 坐標可以通過實現一係列短期目標來達到，例如在接下來的幾米內停留在特定路徑上。達到足夠的短期目標，你就達到瞭你的長期目標。但其中也有一種中期目標，這尤其棘手，因為它涉及對最佳路徑可能是什麼做齣更復雜和抽象的決定。或者，換句話說，哪種短期目標組閤最適閤實現長期目標的使命。

方法概述。

這就是 ViKiNG 的提示所在。使用衛星地圖或路綫圖，機器人可以就短期目標做齣更明智的選擇，從而大大增加實現目標的可能性。即使有瞭路綫圖，ViKiNG 也不局限於道路；它隻是可能有利於道路，因為這就是它所擁有的信息。

衛星圖像，包括道路和其他地形，為機器人提供瞭更多信息。這些地圖是提示，而不是說明，這意味著 ViKiNG 可以適應它沒有預料到的障礙。當然，地圖無法準確地告訴機器人在更小的範圍內去哪裏（這些短期目標是否可以穿越），但 ViKiNG 可以通過其單目相機自行處理。

ViKiNG 性能令人驚艷，正如你在圖中看到的，藍色的綫為 ViKiNG 導航路徑，綜閤來看這是通往目標的最佳路綫。值得一提的是，研究者沒有為 ViKiNG 提供周圍環境地圖，它通過基本的 GPS 完成這項任務，此外，你還需要提供一張照片、目標 GPS 坐標、單目相機和地圖。上圖顯示瞭機器人正在穿越一條短路徑，ViKiNG 可以自主導航。

論文通訊作者、UC 伯剋利分校助理教授、強化學習大牛 Sergey Levine 錶示：這項研究令人興奮，因為整個過程都非常簡單。與自動駕駛係統使用大量軟件棧和交互組件不同，該係統使用兩個神經網絡（一個處理第一人稱圖像，一個處理地圖圖像）和一個規劃算法來決定機器人行走路徑。

可以說這項研究意義重大，因為當今機器人導航係統非常復雜，不能進行大規模部署。如果簡單的基於學習的係統能夠匹配或超過復雜的手工設計方法，這可能會為未來機器導航應用指明道路。