有沒有將深度學習融入機器人領域的新嘗試？

（原標題：有沒有將深度學習融入機器人領域的嘗試？有哪些難點？）

　　現在深度學習這么火，大家都會想著看看能不能用到自己的研究領域里。所以，將深度學習融入到機器人領域的嘗試也是有的。我就自己了解的兩個方面（視覺與規劃）來簡單介紹一下吧。

　　物體識別

　　這個其實是最容易想到的方向了，比較DL就是因為圖像識別上的成果而開始火起來的。

　　這里可以直接把原來CNN的那幾套網絡搬過來用，具體工作就不說了，我之前在另一個回答amazon picking challenge（APC）2016中識別和運動規劃的主流算法是什么？下有提到，2016年的『亞馬遜抓取大賽』中，很多隊伍都采用了DL作為物體識別算法。

　　物體定位

　　當然，機器視覺跟計算機視覺有點區別。機器人領域的視覺除了物體識別還包括物體定位（為了要操作物體，需要知道物體的位姿）。

　　2016年APC中，雖然很多人采用DL進行物體識別，但在物體定位方面都還是使用比較簡單、或者傳統的算法。似乎并未廣泛采用DL。

　　當然，這一塊也不是沒人在做。我們實驗室的張博士也是在做這方面嘗試。我這里簡單介紹一下張博士之前調研的一偏論文的工作。

　　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。

　　這個工作大概是這樣的：對于一個物體，取很多小塊RGB-D數據；每小塊有一個坐標（相對于物體坐標系）；然后，首先用一個自編碼器對數據進行降維；之后，用將降維后的特征用于訓練Hough Forest。

　　這樣，在實際物體檢測的時候，我就可以通過在物體表面采樣RGB-D數據，之后，估計出一個位姿。

　　抓取姿態生成

　　這個之前在另一個問題（傳統的RCNN可以大致框出定位物體在圖片中的位置，但是如何將這個圖片中的位置轉化為物理世界的位置？）下有介紹過，放兩個圖

　　↑ Using Geometry to Detect Grasp Poses in 3DPoint Clouds

　　↑ High precision grasp pose detection in dense clutter

　　控制/規劃

　　這一塊是我現在感興趣的地方。

　　簡單地說，我們知道強化學習可以用來做移動機器人的路徑規劃。所以，理論上將，結合DL的Function Approximation 與 Policy Gradient，是有可能用來做控制或規劃的。當然，現在的幾個工作離取代原來的傳統方法還有很長的距離要走，但是也是很有趣的嘗試。

　　放幾個工作，具體可以看他們的paper。

　　1。Learning monocular reactive uav control in cluttered natural environments

　　↑ CMU無人機穿越森林

　　2。 From Perception to Decision！ A Data-driven Approach to End-to-end Motion Planning for Autonomous Ground Robots

　　↑ ETH 室內導航

　　3。Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection

　　↑ DeepMind 物體抓取

　　4。 End-to-end training of deep visuomotor policies

　　↑ Berkeley 擰瓶蓋等任務

　　有哪些難點

　　1、在視覺領域，除了物體識別、還需要進行物體定位。這是一個 regression 問題，但是目前來看， regression 的精度還沒辦法直接用于物體操作，（可能是數據量還不夠，或者說現在還沒找到合適的網絡結構），所以一般還需要采用ICP等算法進行最后一步匹配迭代。

　　2、機器人規劃/控制等方面，可能存在的問題就比較多了。我之前在雷鋒網『硬創公開課』直播（運動規劃 視頻篇）的時候有提到我碰到的一些問題，這里簡單列在下面：

　　可觀性問題

　　簡單地說，我們這些不做DL理論的人，都是先默認DL的收斂、泛化能力是足夠的。我們應該關心的是，要給DL喂什么數據。也就是說，在DL能力足夠強的前提下，哪些數據才能讓我需要解決的問題變得可觀。

　　當然，目前的幾個工作都沒有提到這點，Berkeley的那個論文里是直接做了一個強假設：在給定數據（當前圖像、機器人關節狀態）下，狀態是可觀的。

　　實際機器人操作中，系統狀態可能跟環境有關（例如物體性質），所以這一個問題應該是未來DL用在機器人上所不能繞過的一個問題。

　　數據量

　　一方面，我們不了解需要多少數據才能讓問題收斂。另一方面，實際機器人進行一次操作需要耗費時間、可能會造成損害、會破壞實驗條件（需要人工恢復）等，采集數據會比圖像識別、語音識別難度大很多。

　　是否可解決

　　直播的時候我舉了個例子，黑色障礙物位置從左到右連續變化的時候，規劃算法輸出的最短路徑會發生突變。（具體看視頻可能會比較清楚）

　　這對應于DL中，就是網絡輸入連續變化、但輸出則會在某一瞬間突變。而且，最短路徑可能存在多解等問題。

　　DL的 Function Approximattion 是否能很好地處理這一狀況？

　　是吧，這幾件事想想都很有趣，大家跟我一起入坑吧~

　　關注網易智能菌（微信公眾號：smartman163），獲取專業人工智能資訊與AI報告。