Hur 3D Lidar och Adaptiv Klustring Förbättrar Robotens Perception för Socialt Anpassad Navigation

Robotperception är en grundläggande komponent för robotar som opererar i komplexa, dynamiska miljöer. Denna förmåga till perception gör det möjligt för robotar att förstå omvärlden samt deras eget tillstånd, likt människans perception. Inom robotik fokuseras mycket på att förbättra robotarnas sensoriska förmåga, där 3D lidar-teknologi spelar en central roll. 3D lidar (Light Detection and Ranging) är ett aktivt sensornätverk som gör det möjligt för robotar att skapa tredimensionella kartor av sina omgivningar genom att mäta avstånd med hjälp av laserstrålar. Detta gör lidar särskilt användbart i stora, öppna och dynamiska miljöer, såsom städer eller offentliga platser, där det är viktigt att noggrant och i realtid detektera och följa människor och andra objekt.

I denna kontext är robotens förmåga att anpassa sig till mänskliga rörelser och interaktioner avgörande, inte bara för att navigera effektivt utan också för att göra detta på ett socialt acceptabelt sätt. Socialt anpassad navigation, där robotar inte bara undviker kollisioner utan även tar hänsyn till människors preferenser och beteenden, är ett växande forskningsområde. För att uppnå detta krävs avancerade tekniker för att bearbeta och tolka data från robotens sensorer.

En annan viktig aspekt av robotens perception är användningen av handgjorda funktioner från punktmoln som extraheras från lidar-data. Dessa funktioner används för att träna modeller som kan känna igen specifika mönster i omgivningen, såsom människors rörelsemönster. Genom att noggrant analysera dessa mönster kan roboten lära sig att förutse människors rörelser och anpassa sin navigering därefter. De handgjorda funktionerna, tillsammans med tekniker för maskininlärning, kan ge roboten den finjustering som krävs för att arbeta effektivt i miljöer där interaktionen med människor är en central del av navigationsuppgiften.

En annan viktig del är optimeringen av multi-target tracking-algoritmer, som gör det möjligt för roboten att följa flera mål samtidigt. Detta är en avgörande funktion för robotar som ska navigera i trånga eller folkrika miljöer där flera personer kan röra sig på olika sätt. Genom att använda lidar och de metoder som beskrivs kan roboten inte bara upptäcka och följa en person utan även hantera flera samtidiga rörelser och fatta beslut baserat på dessa data.

Förutom de tekniska aspekterna av robotens perception och navigation finns också viktiga sociala och etiska överväganden som bör beaktas. Eftersom robotar som använder lidar och andra sensorer kommer att interagera med människor i olika miljöer, är det avgörande att dessa system är utformade för att respektera människors integritet och komfort. Det socialt medvetna beteendet hos roboten måste beaktas för att undvika att skrämma eller störa människor. Att skapa algoritmer som inte bara navigerar effektivt utan även på ett sätt som uppfattas som respektfullt och vänligt, är en central del av framtidens robotteknologi.

Dessutom bör robotens perception inte ses som en isolerad komponent utan som en del av ett större system där alla sensorer arbetar tillsammans för att skapa en helhetsbild av omvärlden. Detta inkluderar integration av lidar med andra sensorer, såsom radar och ultraljud, för att skapa mer robusta och pålitliga system. I framtiden kan utvecklingen av sådana integrerade system ytterligare förbättra robotens förmåga att navigera och interagera i komplexa och dynamiska miljöer.

Hur man effektivt segmenterar och klassificerar 3D-punktmoln i robotteknik

Inom robotteknik är objektigenkänning och segmentering från 3D-punktmoln avgörande för autonom rörelse och beslutstagande. Den grundläggande processen innebär att punktmolnet delas in i icke-överlappande delmängder, där varje delmängd representerar ett distinkt objekt. Dessa delmängder tilldelas sedan kategorilabels baserade på specifika modeller. Modellerna kan vara top-down, såsom de som bygger på maskininlärning, eller bottom-up, baserade på objektsrörelse. Det moderna tillvägagångssättet, end-to-end, är nära kopplat till djupinlärningsmetoder och gör det möjligt för modeller att känna igen objekt direkt från punktmoln.

Trots de framsteg som end-to-end-metoder har uppnått när det gäller att bryta igenom prestandagränserna för traditionella metoder i vissa detektionuppgifter, är den nuvarande bristen på tolkbarhet och oförmågan att hantera domänskiften faktorer som gör pipeline-baserade metoder oumbärliga. Regelbaserade klusteringsmetoder, som kan identifiera objekt utan att förlita sig på specifika objekt, används fortfarande mycket inom mobila robottekniker.

En annan viktig aspekt är övervägandet av enhetens beräkningskapacitet vid användning av end-to-end DNN-baserade metoder för robotar. För att minska beräkningsbördan är en effektiv strategi att konvertera 3D-punktmoln till 2D-data. Ett exempel på detta är PIXOR, som först konverterar 3D-punktmolnet till en Bird's Eye View (BEV) och använder strukturellt finjusterad RetinaNet på denna 2D-representation för objektigenkänning. En annan metod är Complex-YOLO, som också konverterar 3D-punktmoln till 2D-BEV och använder YOLO för objektigenkänning.

För att ytterligare förbättra beräkningshastigheten kan man voxelisera punktmolnen. VoxelNet delar 3D-punktmoln i flera voxlar, varvid punkterna inom varje voxel slumpmässigt samplas och normaliseras. Dessa punkter används sedan för att extrahera lokala funktioner genom Voxel Feature Encoding-lager, som i sin tur behandlas genom 3D-konvolutionslager för objektigenkänning. En förbättring av VoxelNet, SECOND, använder en sparsam 3D-konvolution för att förbättra detektionshastigheten och minneshantering. SWFormer, en vidareutveckling, kombinerar BEV- och voxeliseringen och använder Sparse Window Transformer för att bearbeta variabla längder på sparsa fönster och fånga korrelationer mellan dessa fönster, vilket förbättrar noggrannheten vid 3D-objektigenkänning.

Vidare finns det också metoder som fokuserar på hur man lär sig effektiva spatiala geometriska representationer direkt från 3D-punktmoln. Ett representativt exempel på detta är PointPillars, som använder PointNet för att lära sig representationen av punktmoln organiserade i vertikala kolumner, även kallade "pillars". Tack vare sin förmåga att operera vid högre hastigheter än 60 Hz, har PointPillars blivit en av de mest använda end-to-end-metoderna för objektigenkänning i mobila robotar, särskilt inom autonom körning.

I denna kontext introduceras en metod för "adaptiv klustring" som hanterar punktmoln genom att ta bort punkter som representerar marken och därmed inte tillhör de intressanta objekten. Detta görs genom att använda en tröskelmetod där punkter under ett visst avstånd i den vertikala riktningen elimineras. Denna metod fungerar bra i enkla och strukturerade miljöer men har begränsningar i komplexa eller ostrukturerade miljöer, vilket gör att ytterligare bearbetning ofta krävs. Nästa steg i metoden är att segmentera de återstående punkterna i icke-överlappande kluster, där avståndet mellan punkterna i varje kluster måste vara större än en viss gräns.

Det är också värt att tänka på att det finns ett starkt behov av att kombinera olika metoder, där både pipeline-baserade och end-to-end-tekniker används parallellt för att uppnå optimala resultat. Den här synsättet erbjuder mer flexibla lösningar som kan anpassas till olika applikationer inom mobil robotteknik, där prestanda och effektivitet är avgörande.

Hur påverkar 3D LIDAR-teknologi mänsklig detektion och spårning inom robotik?

Forskning inom robotperception, särskilt 3D LIDAR-baserad detektion och spårning av människor, har under de senaste åren utvecklats snabbt, driven av framsteg inom både hårdvara och AI-teknologi. I denna kontext är 3D LIDAR en central teknologi för att möjliggöra robotar och autonoma system att effektivt identifiera och följa människor i realtid. Det finns dock flera utmaningar som måste övervinnas för att teknologin ska kunna nå sin fulla potential.

Detektion av människor är en central tillämpning av denna teknik. Traditionellt har handgjorda funktioner för människoklassificering använts, men dagens system går längre och kan nu också särskilja andra objekt, såsom bilar, cyklister och fotgängare. Genom att använda maskininlärning, inklusive SVM (Support Vector Machine) och RF (Random Forest), kan robotar lära sig att göra mer precisa och robusta klassificeringar baserat på data från LIDAR-punkter. Detta gör det möjligt för system att inte bara känna igen en individ, utan också att spåra rörelsen hos flera mål samtidigt.

I fler-målsspårningssystem är ett viktigt moment att anpassa estimering av tillstånd för att optimalt följa en individs rörelser i ett dynamiskt, 3D-miljö. Här handlar det om att hitta en balans mellan att korrekt identifiera varje individ samtidigt som man inte förlorar spår av andra objekt. Effektiv spårning inom punkmolndata är fortfarande en av de mest utmanande aspekterna inom detta område.

En annan begränsning av LIDAR-teknologin är den sparshet som kännetecknar punktmoln som genereras av de flesta LIDAR-enheter. Detta innebär att det kan vara svårt att extrahera tillräckliga och effektiva funktioner för små och avlägsna objekt, vilket skapar ett behov av att utveckla både hårdvara och algoritmer som kan hantera dessa situationer. Ett möjligt sätt att hantera detta är att kombinera LIDAR med andra sensorsystem, exempelvis kameror, för att ge mer fullständiga och precisa data.

Slutligen är LIDAR-prestanda känslig för ogynnsamma väderförhållanden, såsom regn, dimma eller snö. Dessa väderförhållanden kan skapa ytterligare brus i punkmoln, vilket gör det svårare för systemet att korrekt identifiera objekt. En av de mest lovande forskningsriktningarna för framtiden är att utveckla modeller som kan minska detta brus och bättre hantera de fysiska fenomen som orsakas av vattendroppar i luften.

Hur man förbättrar en robots sociala navigationsförmåga med hjälp av ROL: En metodik för adaptiv social inlärning

I det komplexa landskapet av robotnavigering i miljöer där människor är närvarande, är det viktigt att utveckla metoder som inte bara möjliggör tekniskt korrekt rörelse utan även beaktar de sociala normerna som styr interaktioner mellan människor och robotar. Den metod som här presenteras kombinerar två nivåer av lärande: den grundläggande navigeringsmodulen och den övre sociala anpassningsmodulen, båda del av en gemensam strategi för att uppnå både effektivitet och socialt ansvarstagande navigering. Denna metod kallas för Socially Attentive Reinforcement Learning (SARL) och bygger på förstärkt lärande för att optimera en robots rörelse i en människocentrerad miljö.

Grunden för SARL ligger i en värdebaserad metod där målet är att roboten lär sig en optimal navigeringspolitik som maximerar den kumulativa belöningen under lång tid. Denna belöning reflekterar robotens förmåga att navigera effektivt utan att göra onödiga avvikelser från den planerade vägen, samtidigt som hänsyn tas till de sociala normerna i miljön. För att förbättra robotens sociala anpassning, är belöningsfunktionen justerad så att roboten inte bara belönas för att nå sitt mål, utan också för att hålla en passande avstånd från människor och navigera i enlighet med sociala förväntningar.

För att göra navigeringen ännu mer adaptiv, har en övre nivå av systemet implementerats – den sociala anpassningsmodulen. Denna modul är utformad för att kontinuerligt lära sig av den sociala kontexten genom att analysera människors rörelsemönster och dynamiskt uppdatera robotens navigeringsstrategi. Här används en teknik som kallas för Online Social Context Learning (ROL), vilket gör det möjligt för roboten att uppdatera sina sociala lärande algoritmer i realtid baserat på nya inlärda data. Genom att ta hänsyn till hur människor rör sig i olika sociala situationer, kan roboten anpassa sina rörelser för att undvika att skapa obehag eller inkräkta på personliga utrymmen.

Modellen använder ett system av spår (tracklets) som representerar robotens rörelsemönster över tid. Dessa tracklets används för att klassificera och bedöma de sociala aspekterna av varje rörelse. En viktig del av denna process är att bedöma om en viss åtgärd som roboten tar är socialt acceptabel eller inte, vilket påverkar framtida beslut om robotens rörelse. För att uppnå detta används en Gated Recurrent Unit (GRU) i kombination med en fullt ansluten nätverksstruktur som gör det möjligt att klassificera spåren som sociala eller icke-sociala, vilket direkt påverkar navigeringsstrategin.

Denna dynamiska anpassning av robotens beteende är avgörande för att skapa en robot som kan fungera effektivt i varierande sociala miljöer. Robotens handlingar vägs mot både en belöningsfunktion, en värdefunktion och en social värdefunktion som samverkar för att optimera navigeringen i en människocentrerad miljö. Det som gör denna metod unik är förmågan att kontinuerligt uppdatera och justera robotens beteende baserat på förändringar i den sociala kontexten, vilket gör det möjligt för roboten att vara både effektiv och socialt kompetent, även vid långvariga eller cross-environment implementationer.

Det är också viktigt att förstå att den sociala anpassningen inte är statisk, utan roboten kan justera sitt beteende baserat på olika externa faktorer som kan förändras över tid. Till exempel, avståndet som roboten håller till människor kan justeras beroende på hur trångt eller öppet en viss miljö är, eller om social distansering är nödvändigt (som under en epidemi). Därmed blir roboten inte bara anpassningsbar till fysiska miljöer utan också till de sociala normerna som råder där och då.