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[其他] 买个家用机器人端茶倒水,这次也许是近在眼前了

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Lonelypartn 发表于 2016-10-14 12:44:16
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1 前言

  如果问你“家用机器人真正实用化还需要多久?”我说的是那种可以端茶倒水,帮你干这干那的机器人,可能你的回答是 10 年,15 年。但是现在,深度增强学习的不断发展,很可能将时间缩短到 5 年。
   2016 年 9 月 16 号, Li Feifei 组(了解 ImageNet 的知友们肯定都熟悉)放出了最新的 Paper:
   Target-driven Visual Navigation in Indoor Scenes using Deep Reinforcement Learning
  做了什么事呢?使用深度增强学习实现目标驱动的视觉导航。说的简单一点就是机器人找东西,有一个地面机器人,让机器人去找一本书,或者去冰箱,机器人就自己去了,然后能找到物体停下。大家先看一下官方的视频:
     Target-driven Visual Navigation in Indoor Scenes using Deep Reinforcement Learni—在线播放—优酷网,视频高清在线观看" >   http://v.youku.com/v_show/id_XMTczMTM5Mzk4OA==.html  
   实现机器人找东西有多困难呢?
   very hard! 下文我们会说一下传统机器人学的方法。
   采用深度增强学习实现又有多大的意义?
  先说结论。简单的说就是以前为了实现机器人找东西这个事情,我们需要做大量的工作,大量的 hand-engineering,但是现在,采用深度增强学习,我们只需要使用神经网络。就是机器人只根据实时看到的画面还有目标选择动作,这和人类的行为很像。并且整个过程都是学习来的。这种方法具有革命性的意义。
   还记得之前那篇文章吗? 最前沿:从虚拟到现实,迁移深度增强学习让机器人革命成为可能! - 智能单元 - 知乎专栏 那篇 Paper 作者研究如何通过迁移学习将不同场景学到的知识移植过来。特别是从虚拟到现实的迁移。但是,这篇文章想了个更简单的做法——我们造一个非常仿真的环境不就完了。
   
买个家用机器人端茶倒水,这次也许是近在眼前了-1 (在线播放,优酷网,机器人,高清在线)

  因此,这篇文章中,作者构建了一个非常好的仿真环境(如上图),并且通过在高度仿真的环境中训练,然后迁移到真实场景中。这种方法被证明是有效的。那么想象一下,如果构建了一个更复杂更真实的场景,然后让机器人在里面无限次的训练学习,掌握技能之后,再移植到现实世界。这将是 game-changing 的事情。让家用机器人能够端茶倒水将不再那么困难。
  下面,我们来好好分析一下这篇文章的意义。最重要的是深度增强学习的意义。
  2 机器人找东西,传统的方法怎么做?

  假设我们面前有一台轮式机器人,有摄像头,可控制,上面还有一个机械臂。我们希望能够跟机器人说去帮我拿一个杯子过来。然后机器人能够自主的去厨房找到一个杯子,用机械臂拿起来,最后送到我手上。那么为了实现这么一个任务,我们首先需要实现的就是去找到杯子这个任务。我们再进一步假设房间里的东西都是静止的,然后要求机器人能够去找房间中的各种物品。
  OK,在这种假设下,传统的机器人学告诉我们要怎么实现这个系统呢?
  Step 1:建图 Mapping 和定位 Localization 也就是 SLAM

买个家用机器人端茶倒水,这次也许是近在眼前了-2 (在线播放,优酷网,机器人,高清在线)

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danding 发表于 2016-10-15 00:12:33
不要和我比懒,我懒得和你比.
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刘鑫琪 发表于 2016-10-28 14:59:21
元芳你怎么看?
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言语间的敷衍 发表于 2016-10-28 19:57:34
吾表兄,年四十余.始从文,连考三年而不中.遂习武,练武场上发一矢,中鼓吏,逐之出.改学医,自撰一良方,服之,卒.
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zhangyulong 发表于 2016-11-10 13:59:58
支持你哈..
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MineCraftOl 发表于 2016-11-10 14:29:49
被楼主的逻辑打败了!
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