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    【學術前沿】山東大學田國會教授團隊:一種讓服務機器人理解人類指令意圖并規劃任務序列的新方法

    發布時間:2024-03-06發布人:中國機器人峰會

    本文對智能空間下面向動作序列生成的指令智能解析方法進行了研究。根據家庭服務任務的執行流程,提出了指令解析-策略生成-序列規劃-知識優化的框架,首先對用戶服務指令進行任務類型識別與關鍵詞的提取,明確用戶需求,然后將關鍵詞進行擴展,豐富任務信息,通過基于知識增強的文本生成模型生成服務策略。同時,引入基于智能空間本體交互的策略修正機制,進行服務策略的優化。最后將優化后服務策略轉化為子任務問題描述,經任務規劃器生成可執行動作序列,并利用搭建的家庭仿真平臺進行了一系列驗證。


    由表1可見,以F1值作為關鍵詞提?。↘E)的評價指標, 以準確率作為任務類型識別(TD)的評價指標,同時統計KE和TD都正確(Overall)的準確率。本文提出的模型在HTUD上表現出最好的結果,在任務類型識別準確度方面,相較于目前最佳模型提升了0.9%,關鍵詞提取性能提升了2.1%,框架語義識別準確率提升了2.1%,說明本文提出的任務類型識別與關鍵詞提取聯合模型在家庭服務任務指令解析中有更好的性能,能夠準確識別出指令所蘊含的任務類型與關鍵詞信息,從而更好地服務于動作序列的生成。而在公開數據集ATIS上,本文模型與目前最佳模型各有優劣,但總體說來,本文提出的聯合模型在其他數據集上同樣有效。


    另外,本文模擬機器人在遇到物品缺失、屬性缺失、物品消歧和環境狀態變化時的任務執行的狀況。首先將食物移除,創造一個物品缺失的待優化問題,該任務執行結果如圖1(a)所示;然后將食物的位置屬性設置為空,創造一個物品屬性缺失的待優化問題,該任務執行結果如圖1(b)所示;然后將兩個屬性類似的食物一起放在客廳桌子上,創造一個物品選擇歧義的待優化問題,該任務執行結果如圖1(c)所示;最后將必經之路的房門設置為關閉狀態,創造一個環境狀態變化引起的任務執行中斷問題,該任務執行結果如圖1(d)所示。由圖可以看出,在諸多問題面前,機器人仍然能夠順利完成任務,證明了本文優化方法與自適應調整的有效性。首先通過補全消歧策略準確地獲取目標物品,然后在環境狀態發生變化時,能夠重新規劃動作序列,如圖中第三步到第六步所示,排除問題干擾,從而順利完成任務。


    + 總結與展望

    本文在解決服務機器人指令智能解析問題、家庭環境下服務策略和動作序列生成及優化問題,以及智能空間下的人機交互問題上具有一定的優勢,并具有較好的實際應用價值,可為后續智能空間下服務機器人的研究和推廣工作提供參照。

    受限于硬件算力及真實機器人運行環境,下一步研究將重點關注如何有效地處理含有隱藏意圖和多意圖的任務指令,并關注關鍵詞的多屬性匹配問題,以進一步提高機器人對指令的智能解析能力。同時對服務機器人在真實家庭環境中的動作序列執行進行實驗研究。


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