基于空间概念拓扑度量语义地图的语音指令分层路径规划

通过自主移动机器人协助个人进行日常活动，尤其针对无专业知识的用户，至关重要。具体而言，机器人依据人类语音指令导航至目的地的能力必不可少。虽然机器人可走不同路径到达同一目标，但最短路径并非总是最优。更可取的方式是灵活容纳路点指定，规划出改进的替代路径，即便绕远路亦可。此外，机器人需要实时推理能力。本研究旨在利用拓扑度量语义地图实现分层空间表示，以及包含路点的语音指令路径规划。本文提出基于空间概念的分层路径规划拓扑度量语义地图（SpCoTMHP），集成了地点连通性。该方法提供了一种新颖的集成概率生成模型及跨层级快速近似推理。基于控制即概率推理的公式在理论上支撑了所提路径规划算法。我们在家庭环境中使用 Toyota Human Support Robot 于 SIGVerse 模拟器，以及在实验室办公室环境中使用真实机器人 Albert 进行了实验。用户发出指定路点与目标的语音命令，如“经由走廊去卧室”。使用带路点语音指令的导航实验表明，在机器人到达最近目标并经过正确路点的加权成功率方面，SpCoTMHP 相较带启发式路径代价的基线分层路径规划方法（HPP-I）提升了 0.590。在计算时间上，SpCoTMHP 相较基线 HPP-I 在高级任务中显著加速了 7.14 秒。