就像駕駛員遵守道路規(guī)則一樣，大多數(shù)行人在駛過走廊或擁擠的通道時都遵循某些社會法規(guī)：靠右行駛，左側(cè)讓行，保持車距，并準備剎車或改變路線以避免迎面而來的障礙，同時保持穩(wěn)定的速度。

現(xiàn)在，麻省理工學(xué)院的工程師設(shè)計了一種具有“具有社交意識的導(dǎo)航”的自動機器人，該機器人可以與人流保持同步，同時遵守一些行人步行的一般守則。

在麻省理工學(xué)院的Stata Center內(nèi)部進行的駕駛測試中，一臺類似于膝蓋高度的移動機器人Jackal，成功地避免了碰撞，同時保持了行人的平均流量。

“具有社會意識的導(dǎo)航功能是在需要與行人頻繁互動的環(huán)境中運行的移動機器人的一項核心功能，”曾擔(dān)任麻省理工學(xué)院研究生并曾是這項研究的主要作者的俞凡?史蒂芬?陳說?！袄?，小型機器人可以在人行道上操作以包裝和運送食物。同樣，個人移動設(shè)備可以在大型，擁擠的空間中運送人員，例如購物中心，機場和醫(yī)院?！?/p>

社交環(huán)境中駕駛

為了使機器人能夠在交通繁忙的環(huán)境中自主前進，它必須解決四個主要挑戰(zhàn)：即時定位（了解其在世界地圖上的位置），感知（識別其周圍環(huán)境），運動規(guī)劃（確定到給定目的地的最佳路徑）。和控制（實際上執(zhí)行其所需的路徑）。

Chen和他的同事使用標準方法來解決本地化和感知問題。對于后者，他們?yōu)闄C器人配備了現(xiàn)成的傳感器，例如網(wǎng)絡(luò)攝像頭，深度傳感器和高分辨率激光雷達傳感器。對于定位問題，他們使用開源算法繪制了機器人的環(huán)境圖并確定了機器人的位置。為了控制機器人，他們采用了用于駕駛自動地面車輛的標準方法。

Everett說：“我們認為需要創(chuàng)新的領(lǐng)域是運動規(guī)劃。” “一旦弄清了自己在世界上的位置，并且知道如何遵循軌跡，那么應(yīng)該選擇怎樣的軌跡呢？”

這是一個棘手的問題，尤其是在行人繁重的環(huán)境中，在這些環(huán)境中通常很難預(yù)測單個路徑。作為解決方案，機器人專家有時會采用基于軌跡的方法，在這種方法中，他們會對機器人進行編程以計算出考慮到每個人所需軌跡的最佳路徑。必須從傳感器數(shù)據(jù)推斷出這些軌跡，因為人們沒有明確告訴機器人他們要去的地方。 

“但這需要持續(xù)的計算。埃弗雷特說，您的機器人將被停放，找出下一步該怎么做，與此同時，這個人已經(jīng)走了過去，然后才決定“我應(yīng)該向右走”?！耙虼?，這種方法不是很現(xiàn)實，特別是如果您想更快地開車?！?/p>

其他人則使用了更快的“基于反應(yīng)性”的方法，在該方法中，使用幾何或物理原理為機器人編程了簡單的模型，以快速計算出避免碰撞的路徑。

埃弗里特說，基于反應(yīng)的方法存在的問題是人性的不可預(yù)測性-人們很少堅持走直線的幾何路徑，而是漫步，轉(zhuǎn)身去招呼朋友或喝咖啡。在這種不可預(yù)測的環(huán)境中，這樣的機器人往往會與人發(fā)生碰撞，或者看起來好像他們是在過度避免他人而被推來推去。

埃弗里特說：“在實際情況下，對機器人的沖擊是它們可能過于謹慎或過于激進?！?“人們發(fā)現(xiàn)他們不符合社會認可的規(guī)則，例如給人們足夠的空間或以可接受的速度駕駛，而且他們獲得的多于幫助?！?/p>

訓(xùn)練時間

團隊找到了解決此類局限性的方法，使機器人能夠適應(yīng)不斷變化的行人行為，同時隨著流量的不斷移動并遵循行人行為的典型社會準則。

他們使用了強化學(xué)習(xí)（一種機器學(xué)習(xí)方法），在這種學(xué)習(xí)中，他們根據(jù)給定環(huán)境中其他物體的速度和軌跡，通過計算機模擬訓(xùn)練機器人走某些路徑。該團隊還將社交規(guī)范納入了離線學(xué)習(xí)階段，在該階段中，他們鼓勵模擬機器人在右側(cè)通過，并在機器人左側(cè)通過時對其進行懲罰。

埃弗里特說：“我們希望它能在人與人之間自然地穿梭而不是侵入性。” “我們希望它遵循與其他所有人相同的規(guī)則。”

強化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在于研究人員可以離線執(zhí)行這些培訓(xùn)方案，這需要大量時間和計算能力。一旦對機器人進行了模擬訓(xùn)練，研究人員就可以對其進行編程，以在機器人識別出現(xiàn)實世界中的類似場景時執(zhí)行模擬中確定的最佳路徑。

研究人員使機器人能夠每十分之一秒評估其環(huán)境并調(diào)整其路徑。這樣，機器人可以繼續(xù)以每秒1.2米的典型行走速度在走廊上運動，而無需暫停對其路線進行重新編程。

埃弗里特說：“我們并沒有計劃實現(xiàn)目標的完整途徑，再也沒有必要這樣做，特別是如果您假設(shè)世界在變化?！?nbsp;“我們只是看一下所看到的東西，選擇一個速度，執(zhí)行十分之一秒，然后再次查看世界，選擇另一個速度，然后再次走。這樣一來，我們認為我們的機器人看起來更自然，并且可以預(yù)期人們在做什么?！?/p>

維持人群秩序

埃弗里特（Everett）和他的同事們在麻省理工學(xué)院（MIT）的Stata 中心繁忙而蜿蜒的大廳里對該機器人進行了測試，該機器人能夠一次自動駕駛20分鐘。它隨著人流順暢地滾動，通常保持在走廊的右側(cè)，偶爾使人越過左側(cè)，并避免任何碰撞。

埃弗里特說：“我們想把它帶到人們?nèi)粘９ぷ鳎险n，吃東西的地方，這表明我們對所有事情都非常成功?！?nbsp;“有一次甚至有一個旅行團，它完全避免了他們?！?/p>

展望未來，計劃探索機器人如何在步行環(huán)境中處理人群。

埃弗里特說：“人群的活力與個體人群不同，如果看到五個人一起行走，您可能需要學(xué)習(xí)完全不同的東西?！?nbsp;“可能存在一種社會規(guī)則，即'不要穿越人，不要分散人，將他們當(dāng)作一個整體?！?nbsp;這是將來要考慮的事情?！?/p>

京天機器人現(xiàn)已推出室內(nèi)外自動駕駛平臺Jackal，自帶SLAM和自主導(dǎo)航算法，包含深度相機、16線激光雷達、里程計、IMU、GPS等豐富的傳感器，目前有多臺現(xiàn)貨有興趣的朋友可以和我們?nèi)〉寐?lián)系。