新进展 英伟达教工业机器人通过观察人类行为完成简单任务

工业机器人通常都是一遍又一遍地重复定义明确的任务。通常，这意味着执行这些任务与远离脆弱人类的安全距离进行编程。然而，越来越多的研究人员正在思考机器人和人类如何在人类附近工作，甚至向他们学习。部分原因在于，英伟达(Nvidia)在西雅图的新机器人实验室专注于这一研究，该公司的研究团队今天在澳大利亚布里斯班举办的机器人与自动化国际会议(ICRA)上展示了最近的一些研究，教机器人通过观察人类行为完成简单任务。

正如英伟达(和华盛顿大学教授)的机器人研究高级主管Dieter Fox表示的那样，该团队希望启用这种能够在靠近人类安全工作的下一代机器人。但要做到这一点，这些机器人需要能够检测人员，跟踪他们的活动并了解他们如何帮助人们。这可能用于小规模的工业环境中或某人家中。

虽然有可能通过硬性重复来训练算法成功地玩视频游戏，并教导它从错误中学习，但Fox认为，以这种方式训练机器人的决策空间太大而无法有效地完成。相反，由Stan Birchfield和Jonathan Tremblay领导的英伟达研究小组开发了一个系统，教导机器人通过简单地观察人来执行新的任务。

图片来源：Youtube视频截图

这个例子中的任务非常简单，只需要堆叠几个彩色立方体即可。但这也是在这整个旅程中迈出的重要一步，使我们能够快速教授机器人新任务。

研究人员首先训练一系列神经网络来检测物体，推断它们之间的关系，然后生成一个程序来重复它目睹人类行为的步骤。研究人员说这个新系统允许他们训练机器人在现实世界中通过一次演示来完成这个堆叠任务。

这个系统的一个很好的方面是，可以对它正在执行的步骤产生一个可读的描述。这样，研究人员更容易找出发生错误时的情况。

英伟达的Stan Birchfield表示，该团队旨在为非专业人员提供机器人培训，并且很少有事情比展示堆叠模块等基本任务更容易。在这个例子中，该团队在布里斯班展出，一个摄影机观看现场，人类只是走上前去，拿起积木并堆叠起来。然后机器人重复这个任务。听起来很简单，但对于机器人来说这是一项非常艰巨的任务。

为了训练核心模型，团队主要使用模拟环境中的合成数据。正如Birchfield和Fox强调的那样，这些模拟可以快速训练机器人。毕竟，在现实世界中进行培训需要更长的时间，而且还会更加危险。对于大多数这些任务，没有可用的标记培训数据。

Birchfield指出：“我们认为使用模拟是一种强有力的范例，可以让机器人训练以前不可能做的事情。” Fox回应了这一消息，并指出这种模拟需求是英伟达认为其硬件和软件非常适合这种研究的原因之一。 毕竟，这个培训过程有着非常强烈的视觉效果，而英伟达在图形硬件方面的背景肯定会有所帮助。

Fox承认，仍有大量的研究需要在这里完成(毕竟，大多数模拟并非真实照片)，但现在已经有了核心基础。

展望未来，团队计划扩大机器人可以学习的任务范围和描述这些任务所需的辞汇。