有没有将深度学习融入机器人领域的新尝试？
现在深度学习这么火，大家都会想着看看能不能用到自己的研究领域里。所以，将深度学习融入到机器人领域的尝试也是有的。我就自己了解的两个方面（视觉与规划）来简单介绍一下吧。
物体识别
这个其实是最容易想到的方向了，比较DL就是因为图像识别上的成果而开始火起来的。
这里可以直接把原来CNN的那几套网络搬过来用，具体工作就不说了，我之前在另一个回答amazon picking challenge（APC）2016中识别和运动规划的主流算法是什么？下有提到，2016年的『亚马逊抓取大赛』中，很多队伍都采用了DL作为物体识别算法。
物体定位
当然，机器视觉跟计算机视觉有点区别。机器人领域的视觉除了物体识别还包括物体定位（为了要操作物体，需要知道物体的位姿）。
2016年APC中，虽然很多人采用DL进行物体识别，但在物体定位方面都还是使用比较简单、或者传统的算法。似乎并未广泛采用DL。
当然，这一块也不是没人在做。我们实验室的张博士也是在做这方面尝试。我这里简单介绍一下张博士之前调研的一偏论文的工作。
Doumanoglou, Andreas, et al. "Recovering 6d object pose and predicting next-best-view in the crowd."Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2016.
这个工作大概是这样的：对于一个物体，取很多小块RGB-D数据；每小块有一个坐标（相对于物体坐标系）；然后，首先用一个自编码器对数据进行降维；之后，用将降维后的特征用于训练Hough Forest。
这样，在实际物体检测的时候，我就可以通过在物体表面采样RGB-D数据，之后，估计出一个位姿。
抓取姿态生成
这个之前在另一个问题（传统的RCNN可以大致框出定位物体在图片中的位置，但是如何将这个图片中的位置转化为物理世界的位置？）下有介绍过，放两个图
↑ Using Geometry to Detect Grasp Poses in 3DPoint Clouds
↑ High precision grasp pose detection in dense clutter
控制/规划
这一块是我现在感兴趣的地方。
简单地说，我们知道强化学习可以用来做移动机器人的路径规划。所以，理论上将，结合DL的Function Approximation 与 Policy Gradient，是有可能用来做控制或规划的。当然，现在的几个工作离取代原来的传统方法还有很长的距离要走，但是也是很有趣的尝试。
放几个工作，具体可以看他们的paper。
1.Learning monocular reactive uav control in cluttered natural environments
↑ CMU 无人机穿越森林
2. From Perception to Decision: A Data-driven Approach to End-to-end Motion Planning for Autonomous Ground Robots
↑ ETH 室内导航
3.Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection
↑ DeepMind 物体抓取
4. End-to-end training of deep visuomotor policies
↑ Berkeley 拧瓶盖等任务
有哪些难点
1、在视觉领域，除了物体识别、还需要进行物体定位。这是一个 regression 问题，但是目前来看， regression 的精度还没办法直接用于物体操作，（可能是数据量还不够，或者说现在还没找到合适的网络结构），所以一般还需要采用ICP等算法进行***一步匹配迭代。
2、机器人规划/控制等方面，可能存在的问题就比较多了。我之前在雷锋网『硬创公开课』直播（运动规划 | 视频篇）的时候有提到我碰到的一些问题，这里简单列在下面：
可观性问题
简单地说，我们这些不做DL理论的人，都是先默认DL的收敛、泛化能力是足够的。我们应该关心的是，要给DL喂什么数据。也就是说，在DL能力足够强的前提下，哪些数据才能让我需要解决的问题变得可观。
当然，目前的几个工作都没有提到这点，Berkeley的那个论文里是直接做了一个强假设：在给定数据（当前图像、机器人关节状态）下，状态是可观的。
实际机器人操作中，系统状态可能跟环境有关（例如物体性质），所以这一个问题应该是未来DL用在机器人上所不能绕过的一个问题。
数据量
一方面，我们不了解需要多少数据才能让问题收敛。另一方面，实际机器人进行一次操作需要耗费时间、可能会造成损害、会破坏实验条件（需要人工恢复）等，采集数据会比图像识别、语音识别难度大很多。
是否可解决
直播的时候我举了个例子，黑色障碍物位置从左到右连续变化的时候，规划算法输出的最短路径会发生突变。（具体看视频可能会比较清楚）
这对应于DL中，就是网络输入连续变化、但输出则会在某一瞬间突变。而且，最短路径可能存在多解等问题。
DL的 Function Approximattion 是否能很好地处理这一状况？
是吧，这几件事想想都很有趣，大家跟我一起入坑吧~
暂无评论，快去成为第一个评论的人吧
更多资讯推荐
- 护卫中小学生安全，如今已离不开机器人！
-
近年来，生活水平的提升、二胎政策的放宽都推动了全国儿童人口的增多，但同时也使得遭遇安全事故的儿童比例大幅上升。在此情况下，儿童安全问题不容忽视。
林中易木 · 23h前
- 2020年深度学习优秀GPU一览，看看哪一款最适合你！
-
如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢?下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧!
大数据文摘 · 1天前
- 物联网和机器人如何协同工作
-
很显然，机器人和物联网是两个完全不同的领域。但是，毫无疑问，它们正在协同工作，因为彼此都在帮助对方发展和创新。
iothome · 3天前
- 哈工大造出柔性机器人，人造肌肉能和象鼻一样灵活了！
-
近日，国际著名期刊 Soft Robotics 刊登了哈尔滨工业大学冷劲松教授团队与美国马里兰大学 Norman M. Wereley 教授团队的共同研究成果，题为 Novel Bending and Helical Extensile/Contractile Pneumatic Artificial Muscles Inspired by Elephant Trunk（受象鼻启发的新型弯曲螺旋可伸展/收缩气动人工肌肉）。
付静 · 4天前
- 机器人警察正在将虚幻变成现实
-
配备了人工智能、计算机视觉、物联网和其他先进技术的机器人警察可以帮助维护法律和秩序，并确保社区安全。
iothome · 4天前
- 一分钟搭建会话机器人，阿里是怎么做到的？
-
“防疫精灵”机器人最初从一个想法到上线钉钉，仅用了一个下午的时间，目前已累计至少服务了 500 万个钉钉用户。这看似“不可能”背后，是机器人工厂，这个强大的智能会话机器人孵化平台，以其成熟的 NLP 算法能力及 QA 问答能力，将一切变成了可能。
阡阳 · 2020-03-26 09:00:16
- 人工智能改变生活的10种方式
-
人类在历史中已走过了漫漫长路，而当下的技术进步加快了人类前进的步伐，让每个人的生活都变得更加便捷。
读芯术 · 2020-03-24 17:24:06
- 清华开源Jittor：首个国内高校自研深度学习框架，一键转换PyTorch
-
深度学习框架越来越多，主导的团队也从高校研究机构渐渐转向了科技巨头。但是，学界在这一领域的力量不容忽视。今日。清华大学开发了一个名为计图（Jittor）的深度学习框架。
佚名 · 2020-03-20 14:33:29