利用开放知识使服务机器人理解用户指令
机器人学
2016-06-10 v1 人工智能
摘要
理解自然语言用户指令是人工智能与机器人学中的一个活跃研究课题。通常，自然用户指令是高层的，可以归约为以常用动词（如“take”、“get”、“put”）表达的低层任务。对于理解此类指令的机器人而言，关键挑战之一是处理高层用户指令，并通过机器人的基本动作完成指定任务。为此，我们提出了新算法，利用语义词典中定义的常用动词的语义角色，并整合多种开放知识以生成任务规划。具体而言，我们提出了一种匹配与恢复用户指令语义的新方法，以及一种利用机器人动作模型功能知识的新型任务规划器。为了验证和评估我们的方法，我们利用来自多个开放资源的知识实现了一个原型系统。对我们系统的实验证实了算法的正确性与效率。值得注意的是，我们的系统已部署在 KeJia 机器人上，该机器人在过去三年中参加了年度 RoboCup@Home 竞赛，并在基准测试中取得了令人鼓舞的高分。
引用
@article{arxiv.1606.02877,
title = {Understanding User Instructions by Utilizing Open Knowledge for Service Robots},
author = {Dongcai Lu and Feng Wu and Xiaoping Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.02877},
year = {2016}
}