基于空间概念与概率推断的贝叶斯生成模型实现人类语音指令导航

机器人不仅需要自主习得空间概念，还需在家庭环境中将此类知识用于各类任务。空间概念表示从机器人空间经验（包括视觉、语音语言与自身位置）中获得的多模态地点类别。本研究旨在使移动机器人通过基于空间概念的贝叶斯生成模型上的概率推断，执行如“去厨房”这类人类语音指令的导航任务。具体而言，基于控制即推断框架，将路径规划形式化为语音指令下路径轨迹上概率分布的最大化。此外，我们阐述了基于贝叶斯生成模型的概率推断与包含强化学习的控制问题之间的关系。我们利用习得的空间概念演示了基于人类指令的路径规划，在仿真器与真实环境中验证了所提方法的实用性。实验中，用户语音命令指示的地点呈现出高概率值，且朝向目标地点的轨迹被正确估计。我们这种基于决策相关概率推断的方法可进一步提升机器人自主性。