《國家科學評論》及認知學習方法示意圖　哈工大提供

　　中新網(wǎng)哈爾濱5月4日電 (徐鵬)哈爾濱工業(yè)大學5月4日發(fā)布消息，該校機電學院高海波教授團隊在野外足式機器人環(huán)境認知學習與自主導航方面取得重要進展，相關(guān)成果可用于足式等復雜環(huán)境移動機器人的自主星球探測、野外救援等任務，并為物理智能系統(tǒng)提供典型案例。

　　動物可通過對物理特征的理解去適應不斷變化的地形環(huán)境，為足式機器人的環(huán)境認知學習提供仿生學啟示。

　　足式機器人環(huán)境物理特征學習框架 哈工大提供

　　然而，機器人實現(xiàn)類似的認知行為卻面臨諸多挑戰(zhàn)。如何通過視覺和觸覺信息實現(xiàn)對地形物理特征的有效表征？如何總結(jié)歸納機器人與環(huán)境的交互經(jīng)驗？如何解決由于地面環(huán)境動態(tài)變化造成的認知沖突？針對上述問題，研究團隊提出足式機器人的環(huán)境物理特征類動物學習方法。

　　研究人員以法向或切向足地作用力學模型為基礎，設計了基于模型——數(shù)據(jù)的無監(jiān)督學習框架。該研究首次提出具有認知沖突解決能力的增量式在線學習方法，使機器人能夠通過視覺與觸覺融合感知自主識別環(huán)境物理特征信息。

　　具體而言，在地面表征方面，團隊采用足地接觸模型表征地形的觸覺參數(shù)，讓機器人“摸一摸”地面就知道柔軟度和摩擦程度；另外，在機器視覺(“看一看”)方面，團隊提出無監(jiān)督視覺特征提取方法，無需人類參與，只需機器人自動對比視野中不同地形紋理，即可自主完成。

　　為讓機器人通過“看一看”就能預測地形“摸”起來的感受，團隊將機器人實時采集的觸覺、視覺特征聚類為知識群集，并通過映射網(wǎng)絡將視覺特征和觸覺特征聯(lián)系起來。

　　最后，團隊開展了豐富的室內(nèi)外感知和導航試驗，證明該方法可有效助力機器人實現(xiàn)地面物理特征感知與預測，并在動態(tài)環(huán)境中學習和調(diào)整其認知模型，最終安全執(zhí)行復雜的導航避障任務。

　　相關(guān)研究成果以《足式機器人的環(huán)境物理特征類動物學習》(Learning physical characteristics like animals for legged robots)為題，并以封面論文形式發(fā)表在《國家科學評論》(National Science Review，NSR)上。(完)